論文の概要: Ada-KV: Optimizing KV Cache Eviction by Adaptive Budget Allocation for Efficient LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11550v3
• Date: Fri, 16 Aug 2024 08:46:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-19 17:59:12.101787
• Title: Ada-KV: Optimizing KV Cache Eviction by Adaptive Budget Allocation for Efficient LLM Inference
• Title（参考訳）: Ada-KV:効率的なLLM推論のための適応的予算割当によるKVキャッシュ推定の最適化
• Authors: Yuan Feng, Junlin Lv, Yukun Cao, Xike Xie, S. Kevin Zhou,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは様々な分野で優れているが、メモリと時間効率の課題に直面している。 最近の取り組みでは、KVキャッシュのサイズを所定のメモリ予算に減らし、実行中に巨大な非クリティカルキャッシュ要素を排除しようとしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.447729423696096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models have excelled in various fields but encounter challenges in memory and time efficiency due to the expanding Key-Value (KV) cache required for long-sequence inference. Recent efforts try to reduce KV cache size to a given memory budget by evicting vast non-critical cache elements during runtime, while preserving generation quality. Our revisiting of current eviction methods reveals that they fundamentally minimize an upper bound of the $L_1$ eviction loss between the pre- and post-eviction outputs of multi-head self-attention mechanisms. Moreover, our analysis indicates that the common practices of uniformly assigning budgets across attention heads harm their post-eviction generation quality. In light of these findings, we propose a simple yet effective adaptive budget allocation algorithm. This algorithm not only optimizes the theoretical loss upper bound but also reduces the $L_1$ eviction loss in practice by aligning with the varied characteristics across different heads. By integrating this algorithm into two state-of-the-art methods, we demonstrate the effectiveness of using adaptive budget allocation to optimize KV cache eviction. Extensive evaluations on 16 datasets and the Needle-in-a-Haystack test confirm significant performance improvements across various tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは様々な分野で優れてきたが、長時間の推論に必要なキーバリュー(KV)キャッシュの拡大により、メモリと時間効率の課題に直面している。 最近の取り組みは、生成品質を保ちながら、実行時に大量の非クリティカルキャッシュ要素を排除し、KVキャッシュサイズを所定のメモリ予算に削減しようとするものである。 現在の消去法を再検討した結果,多頭部自己認識機構の事前および後消去出力における$L_1$の消去損失の上限を基本的に最小化できることが判明した。 さらに,本分析の結果から,注視先全体にわたる予算を均一に割り当てるという一般的な慣行が,予測後の品質を損なうことが示唆された。 これらの結果を踏まえて, 単純かつ効果的な適応型予算割当アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、理論的な損失上限を最適化するだけでなく、異なるヘッドにまたがる様々な特性と整合させることにより、実際には$L_1$のエビクション損失を低減させる。 このアルゴリズムを2つの最先端手法に統合することにより、KVキャッシュ消去を最適化するための適応予算割り当ての有効性を実証する。 16のデータセットとNeedle-in-a-Haystackテストに対する大規模な評価は、さまざまなタスクで大幅なパフォーマンス向上を確認している。

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