論文の概要: D2O: Dynamic Discriminative Operations for Efficient Generative Inference of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13035v2
• Date: Sun, 23 Jun 2024 08:27:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 23:54:21.199429
• Title: D2O: Dynamic Discriminative Operations for Efficient Generative Inference of Large Language Models
• Title（参考訳）: D2O:大規模言語モデルの効率的な生成推定のための動的識別操作
• Authors: Zhongwei Wan, Xinjian Wu, Yu Zhang, Yi Xin, Chaofan Tao, Zhihong Zhu, Xin Wang, Siqi Luo, Jing Xiong, Mi Zhang,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)における効率的な推論は、キー値(KV)キャッシュのメモリ要求の増加によって妨げられる。 従来のKVキャッシュ消去戦略は、注意点に基づく重要度の低いKVペアを優先し、コンテキスト損失や幻覚などの問題を引き起こす。 本稿では,KVキャッシュサイズを微調整せずに最適化するための2段階判別手法である動的識別操作(D2O)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.665924387149014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient inference in Large Language Models (LLMs) is impeded by the growing memory demands of key-value (KV) caching, especially for longer sequences. Traditional KV cache eviction strategies, which prioritize less critical KV-pairs based on attention scores, often degrade generation quality, leading to issues such as context loss or hallucinations. To address this, we introduce Dynamic Discriminative Operations (D2O), a novel method that utilizes two-level discriminative strategies to optimize KV cache size without fine-tuning, while preserving essential context. Initially, by observing varying densities of attention weights between shallow and deep layers, we use this insight to determine which layers should avoid excessive eviction to minimize information loss. Subsequently, for the eviction strategy in each layer, D2O innovatively incorporates a compensation mechanism that maintains a similarity threshold to re-discriminate the importance of previously discarded tokens, determining whether they should be recalled and merged with similar tokens. Our approach not only achieves significant memory savings and enhances inference throughput by more than 3 times but also maintains high-quality long-text generation. Extensive experiments across various benchmarks and LLM architectures have demonstrated that D2O significantly enhances performance with a constrained KV cache budget.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の効率的な推論は、特に長いシーケンスにおいてキー値(KV)キャッシングのメモリ要求の増加によって妨げられる。 従来のKVキャッシュ消去戦略は、注意点に基づく重要度の低いKVペアを優先し、しばしば生成品質を低下させ、コンテキスト損失や幻覚などの問題を引き起こす。 そこで本稿では,KVキャッシュサイズを微調整せずに最適化する2段階判別手法であるDynamic Discriminative Operations (D2O)を紹介する。 当初、浅い層と深い層の間の様々な注意重みを観測することで、情報損失を最小限に抑えるために、どの層が過剰な排除を避けるべきかを判断するためにこの洞察を用いています。 その後、各層における排除戦略について、D2Oは、類似性のしきい値を維持するための補償機構を革新的に組み込んで、捨てられたトークンの重要性を再認識し、それらがリコールされ、類似のトークンとマージされるべきかどうかを判断する。 提案手法はメモリの大幅な節約と推論スループットを3倍以上に向上するだけでなく,高品質な長文生成も維持する。 様々なベンチマークやLLMアーキテクチャによる大規模な実験により、D2OはKVキャッシュの予算を制限して性能を大幅に向上することを示した。

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