論文の概要: ThinK: Thinner Key Cache by Query-Driven Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21018v1
• Date: Tue, 30 Jul 2024 17:59:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 16:21:06.173429
• Title: ThinK: Thinner Key Cache by Query-Driven Pruning
• Title（参考訳）: ThinK: クエリ駆動型プルーニングによるより薄いキーキャッシュ
• Authors: Yuhui Xu, Zhanming Jie, Hanze Dong, Lei Wang, Xudong Lu, Aojun Zhou, Amrita Saha, Caiming Xiong, Doyen Sahoo,
• Abstract要約: 本稿では,KVキャッシュのメモリ消費の非効率性に対処する長文シナリオに焦点を当てた。 我々は,最小のチャネルを選択的に切断しながら,注目重量損失を最小限に抑える新しいクエリ依存型KVキャッシュプルーニング手法であるThinKを提案する。 提案手法は,モデル精度を維持・向上するだけでなく,バニラKVキャッシュ消去法と比較して,メモリコストを20%以上削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.13363917871414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized the field of natural language processing, achieving unprecedented performance across a variety of applications by leveraging increased model sizes and sequence lengths. However, the associated rise in computational and memory costs poses significant challenges, particularly in managing long sequences due to the quadratic complexity of the transformer attention mechanism. This paper focuses on the long-context scenario, addressing the inefficiencies in KV cache memory consumption during inference. Unlike existing approaches that optimize the memory based on the sequence lengths, we uncover that the channel dimension of the KV cache exhibits significant redundancy, characterized by unbalanced magnitude distribution and low-rank structure in attention weights. Based on these observations, we propose ThinK, a novel query-dependent KV cache pruning method designed to minimize attention weight loss while selectively pruning the least significant channels. Our approach not only maintains or enhances model accuracy but also achieves a reduction in memory costs by over 20% compared with vanilla KV cache eviction methods. Extensive evaluations on the LLaMA3 and Mistral models across various long-sequence datasets confirm the efficacy of ThinK, setting a new precedent for efficient LLM deployment without compromising performance. We also outline the potential of extending our method to value cache pruning, demonstrating ThinK's versatility and broad applicability in reducing both memory and computational overheads.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の分野に革命をもたらし、モデルのサイズとシーケンス長を増大させることで、様々なアプリケーションで前例のない性能を実現している。 しかし、計算コストとメモリコストの上昇は、特にトランスフォーマーアテンション機構の2次複雑さのため、長いシーケンスの管理において大きな課題を引き起こす。 本稿では,KVキャッシュのメモリ消費の非効率性に対処する長文シナリオに焦点を当てた。 シーケンス長に基づいてメモリを最適化する既存のアプローチとは異なり、KVキャッシュのチャネル次元は、注意重みの非バランスな大きさ分布と低ランク構造を特徴とする顕著な冗長性を示す。 これらの観測に基づいて,最小のチャネルを選択的に切断しつつ,注目重み損失を最小限に抑える新しいクエリ依存型KVキャッシュプルーニング手法であるThinKを提案する。 提案手法は,モデル精度を維持・向上するだけでなく,バニラKVキャッシュ消去法と比較して,メモリコストを20%以上削減する。 LLaMA3およびMistralモデルに対する広範囲な評価により、ThinKの有効性が確認され、性能を損なうことなく効率的なLCMデプロイメントの新たな先例となる。 また、キャッシュプルーニングにメソッドを拡張し、メモリと計算のオーバーヘッドを減らし、ThinKの汎用性と幅広い適用性を実証する可能性についても概説する。

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