論文の概要: Efficient Inference of Vision Instruction-Following Models with Elastic Cache

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18121v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 15:29:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 13:39:06.758557
• Title: Efficient Inference of Vision Instruction-Following Models with Elastic Cache
• Title（参考訳）: 弾性キャッシュを用いた視覚指示追従モデルの効率的な推論
• Authors: Zuyan Liu, Benlin Liu, Jiahui Wang, Yuhao Dong, Guangyi Chen, Yongming Rao, Ranjay Krishna, Jiwen Lu,
• Abstract要約: 我々は,命令追従型大規模視覚言語モデルの効率的なデプロイのための新しい戦略であるElastic Cacheを紹介する。 本稿では,冗長キャッシュを具現化する重要なキャッシュマージ戦略を提案する。 命令符号化では,キャッシュの重要性を評価するために周波数を利用する。 様々なLVLMの結果は、Elastic Cacheが効率を向上するだけでなく、言語生成における既存のプルーニングメソッドよりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.44955111634545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of instruction-following large vision-language models (LVLMs), the efficient deployment of these models faces challenges, notably due to the high memory demands of their key-value (KV) caches. Conventional cache management strategies for LLMs focus on cache eviction, which often fails to address the specific needs of multimodal instruction-following models. Recognizing this gap, in this paper, we introduce Elastic Cache, a novel approach that benefits from applying distinct acceleration methods for instruction encoding and output generation stages. We investigate the metrics of importance in different stages and propose an importance-driven cache merging strategy to prune redundancy caches. Instead of discarding less important caches, our strategy identifies important key/value vectors as anchor points. Surrounding less important caches are then merged with these anchors, enhancing the preservation of contextual information in the KV caches while yielding an arbitrary acceleration ratio. For instruction encoding, we utilize the frequency to evaluate the importance of caches. Regarding output generation, we prioritize tokens based on their distance with an offset, by which both the initial and most recent tokens are retained. Results on a range of LVLMs demonstrate that Elastic Cache not only boosts efficiency but also notably outperforms existing pruning methods in language generation across various tasks. Code is available at https://github.com/liuzuyan/ElasticCache
• Abstract（参考訳）: 命令追従型大規模視覚言語モデル(LVLM)の分野では、これらのモデルの効率的なデプロイは、特にキー値(KV)キャッシュの高メモリ要求のため、課題に直面している。 LLMの従来のキャッシュ管理戦略はキャッシュの排除に重点を置いており、マルチモーダル命令追従モデルの特定のニーズに対処できないことが多い。 本稿では、このギャップを認識して、命令エンコーディングと出力生成の段階に異なるアクセラレーション手法を適用することによる、新しいアプローチであるElastic Cacheを紹介する。 異なる段階における重要度の測定値について検討し、冗長性キャッシュを創出するための重要度駆動型キャッシュマージ戦略を提案する。 重要でないキャッシュを捨てるのではなく、重要なキー/値ベクトルをアンカーポイントとして識別する。 その後、あまり重要でないキャッシュをこれらのアンカーにマージし、任意の加速度比を確保しながら、KVキャッシュ内のコンテキスト情報の保存を強化する。 命令符号化では,キャッシュの重要性を評価するために周波数を利用する。 出力生成に関しては、初期トークンと最新のトークンの両方が保持されるオフセットで、その距離に基づいてトークンを優先順位付けする。 様々なLVLMの結果は、Elastic Cacheが効率を向上するだけでなく、様々なタスクにわたる言語生成における既存のプルーニングメソッドよりも優れていることを示している。 コードはhttps://github.com/liuzuyan/ElasticCacheで入手できる。

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