論文の概要: Model Tells You Where to Merge: Adaptive KV Cache Merging for LLMs on Long-Context Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08454v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 12:50:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 17:29:40.230449
• Title: Model Tells You Where to Merge: Adaptive KV Cache Merging for LLMs on Long-Context Tasks
• Title（参考訳）: Model tell you to Merge: Adaptive KV Cache Merging for LLMs on Long-Context Tasks
• Authors: Zheng Wang, Boxiao Jin, Zhongzhi Yu, Minjia Zhang,
• Abstract要約: KVMergerと呼ばれる新しいKVキャッシュマージ手法を提案し、長文タスクに対して適応的なKVキャッシュ圧縮を実現する。 我々のアプローチは、キー状態が1つのシーケンス内のトークンレベルで高い類似性を示すという興味深い観察にインスパイアされている。 我々は,制約メモリ予算下での長時間コンテキストタスクに対するKVMergerの有効性を示すため,広範囲な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.815661269986425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How to efficiently serve Large Language Models (LLMs) has become a pressing issue because of their huge computational cost in their autoregressive generation process. To mitigate computational costs, LLMs often employ the KV Cache technique to improve the generation speed. While improving the computational efficiency, the storage requirements of the KV cache are substantial, particularly in long-context scenarios, leading to significant memory consumption. Existing KV cache eviction methods often degrade the performance of LLMs in long-context scenarios due to the information loss introduced by eviction. In this paper, we propose a novel KV cache merging approach, called KVMerger, to achieve adaptive KV cache compression for long-context tasks without significant performance degradation under constrained memory budgets. Our approach is inspired by the intriguing observation that key states exhibit high similarity at the token level within a single sequence. To facilitate merging, we develop an effective yet straightforward merging set identification algorithm to identify suitable KV states for merging. Our merging set identification algorithm stimulates the second observation that KV cache sparsity, from similarity perspective, is independent of the dataset and remains persistent at the model level. Subsequently, we propose a Gaussian kernel weighted merging algorithm to selectively merge all states within each merging set. We conduct extensive experiments to demonstrate the effectiveness of KVMerger for long-context tasks under constrained memory budgets, applying it to models including Llama2-7B-chat and Llama2-13B-chat. Using the LongBench and ZeroScroll benchmarks, we compare our method with other KV cache compression techniques, including H2O and CaM, showing that our method achieves superior performance across tasks with both 50% and 35% KV cache budgets.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) を効率的に利用する方法は, 自己回帰生成プロセスにおいて計算コストが大きいため, 問題となっている。 計算コストを軽減するため、LLMは生成速度を改善するためにKVキャッシュ技術を使用することが多い。 計算効率は向上するが、KVキャッシュのストレージ要求は特に長期コンテキストのシナリオでは大幅に増加し、メモリ消費は大幅に増加する。 既存のKVキャッシュ消去手法は、消去によって引き起こされる情報損失により、長いコンテキストシナリオにおいてLLMの性能を劣化させることが多い。 本稿では,KVMergerと呼ばれる新しいKVキャッシュマージ手法を提案する。 我々のアプローチは、キー状態が1つのシーケンス内のトークンレベルで高い類似性を示すという興味深い観察にインスパイアされている。 マージを容易にするために, マージに適したKV状態を特定するために, 効果的かつ簡単なマージセット識別アルゴリズムを開発した。 我々のマージセット識別アルゴリズムは、類似性の観点から、KVキャッシュのスパーシティがデータセットとは独立であり、モデルレベルで持続的であるという2つ目の観察を刺激する。 次に,各マージ集合内の全ての状態を選択的にマージするガウスカーネル重み付きマージアルゴリズムを提案する。 我々は,Llama2-7B-chatやLlama2-13B-chatなどのモデルに適用し,制約付きメモリ予算下での長時間コンテキストタスクに対するKVMergerの有効性を実証するための広範な実験を行った。 本稿では,LongBench と ZeroScroll のベンチマークを用いて,H2O と CaM を含む他の KV キャッシュ圧縮手法と比較し,50% と 35% の KV キャッシュ予算でタスク間で優れた性能を実現することを示す。

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