論文の概要: Training-Free Exponential Context Extension via Cascading KV Cache

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17808v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 03:31:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:25:30.186905
• Title: Training-Free Exponential Context Extension via Cascading KV Cache
• Title（参考訳）: カスケーディングKVキャッシュによる学習自由指数文脈拡張
• Authors: Jeffrey Willette, Heejun Lee, Youngwan Lee, Myeongjae Jeon, Sung Ju Hwang,
• Abstract要約: カスケードサブキャッシュバッファを利用して,最も関連性の高いトークンを選択的に保持する機構を導入する。 本手法は,1Mトークンのフラッシュアテンションと比較して,プリフィルステージ遅延を6.8倍削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.608367376911694
• License:
• Abstract: The transformer's context window is vital for tasks such as few-shot learning and conditional generation as it preserves previous tokens for active memory. However, as the context lengths increase, the computational costs grow quadratically, hindering the deployment of large language models (LLMs) in real-world, long sequence scenarios. Although some recent key-value caching (KV Cache) methods offer linear inference complexity, they naively manage the stored context, prematurely evicting tokens and losing valuable information. Moreover, they lack an optimized prefill/prompt stage strategy, resulting in higher latency than even quadratic attention for realistic context sizes. In response, we introduce a novel mechanism that leverages cascading sub-cache buffers to selectively retain the most relevant tokens, enabling the model to maintain longer context histories without increasing the cache size. Our approach outperforms linear caching baselines across key benchmarks, including streaming perplexity, question answering, book summarization, and passkey retrieval, where it retains better retrieval accuracy at 1M tokens after four doublings of the cache size of 65K. Additionally, our method reduces prefill stage latency by a factor of 6.8 when compared to flash attention on 1M tokens. These innovations not only enhance the computational efficiency of LLMs but also pave the way for their effective deployment in resource-constrained environments, enabling large-scale, real-time applications with significantly reduced latency.
• Abstract（参考訳）: 変換器のコンテキストウィンドウは、以前のアクティブメモリのトークンを保存するため、少数ショット学習や条件生成のようなタスクに不可欠である。 しかし、文脈の長さが長くなるにつれて、計算コストは2次的に増加し、大規模言語モデル(LLM)が現実の長いシーケンスシナリオに展開するのを妨げている。 最近のキーバリューキャッシュ(KV Cache)メソッドは、線形推論の複雑さを提供するが、保存されたコンテキストを鼻で管理し、トークンを早期に削除し、貴重な情報を失う。 さらに、最適化されたプリフィル/プロンプトステージ戦略が欠如しており、現実的なコンテキストサイズに対する2次的な注意よりもレイテンシが高い。 そこで本研究では,カスケードサブキャッシュバッファを利用して,最も関連性の高いトークンを選択的に保持し,キャッシュサイズを増大させることなく,より長いコンテキスト履歴を維持する機構を提案する。 提案手法は,ストリームパープレキシティ,質問応答,書籍要約,パスキー検索など,キーベンチマークにおける線形キャッシュベースラインよりも優れており,キャッシュサイズが65Kの4倍になった後,100万トークンでの検索精度が向上する。 さらに,1Mトークンのフラッシュアテンションと比較して,プリフィルステージ遅延を6.8倍削減する。 これらのイノベーションは、LLMの計算効率を向上するだけでなく、リソース制約のある環境に効果的に展開するための道を開いた。

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