論文の概要: Beyond KV Caching: Shared Attention for Efficient LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12866v1
• Date: Sat, 13 Jul 2024 07:23:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 20:02:37.906504
• Title: Beyond KV Caching: Shared Attention for Efficient LLMs
• Title（参考訳）: KVキャッシングを超えて - 効率的なLDMのための共有アテンション
• Authors: Bingli Liao, Danilo Vasconcellos Vargas,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の効率を高めるための新しい共有注意機構を提案する。 提案手法は,先進LLMにおいて観測される注意分布の等方性傾向を利用して,予測に必要な計算フロップとKVキャッシュのサイズを減少させる。 以上の結果から,SAは計算資源の保存だけでなく,頑健なモデル性能も維持し,資源制約環境におけるより効率的なLCMの展開を容易にすることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.801044612920816
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The efficiency of large language models (LLMs) remains a critical challenge, particularly in contexts where computational resources are limited. Traditional attention mechanisms in these models, while powerful, require significant computational and memory resources due to the necessity of recalculating and storing attention weights across different layers. This paper introduces a novel Shared Attention (SA) mechanism, designed to enhance the efficiency of LLMs by directly sharing computed attention weights across multiple layers. Unlike previous methods that focus on sharing intermediate Key-Value (KV) caches, our approach utilizes the isotropic tendencies of attention distributions observed in advanced LLMs post-pretraining to reduce both the computational flops and the size of the KV cache required during inference. We empirically demonstrate that implementing SA across various LLMs results in minimal accuracy loss on standard benchmarks. Our findings suggest that SA not only conserves computational resources but also maintains robust model performance, thereby facilitating the deployment of more efficient LLMs in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の効率性は、特に計算資源が限られている状況において重要な課題である。 これらのモデルにおける従来の注意機構は強力だが、異なる層にまたがって注意重みを計算・保存する必要があるため、計算と記憶のリソースがかなり必要である。 本稿では,複数層にまたがって計算された注目重みを直接共有することにより,LLMの効率を高めるための新しい共有注意機構を提案する。 中間キーバリュー(KV)キャッシュの共有に焦点をあてた従来の手法とは異なり,本手法では,先進LLMにおける注意分布の等方的傾向を利用して,推論に必要な計算フロップとKVキャッシュのサイズの両方を削減する。 実験により,様々なLSMに対してSAを実装することで,標準ベンチマークにおける精度の低下が最小限に抑えられることを示した。 以上の結果から,SAは計算資源の保存だけでなく,頑健なモデル性能も維持し,資源制約環境におけるより効率的なLCMの展開を容易にすることが示唆された。

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