論文の概要: NACL: A General and Effective KV Cache Eviction Framework for LLMs at Inference Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03675v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 10:31:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 13:14:23.120319
• Title: NACL: A General and Effective KV Cache Eviction Framework for LLMs at Inference Time
• Title（参考訳）: NACL: 推論時のLLMのための汎用的で効果的なKVキャッシュ検証フレームワーク
• Authors: Yilong Chen, Guoxia Wang, Junyuan Shang, Shiyao Cui, Zhenyu Zhang, Tingwen Liu, Shuohuan Wang, Yu Sun, Dianhai Yu, Hua Wu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、AIアプリケーションの革新的な急増に火をつけ、拡張されたコンテキストウィンドウを備えたエキサイティングな可能性の新たな時代を告げた。 しかし、これらのモデルのホスティングは、主に長期のコンテキストモデリングを含むKVキャッシュの広範なメモリ消費のため、コストを抑えることができる。 我々は,符号化フェーズにおける単一操作において,より最適かつ効率的な消去を実現する,長文KVキャッシュ消去のための一般的なフレームワークであるNACLを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.89402186438295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have ignited an innovative surge of AI applications, marking a new era of exciting possibilities equipped with extended context windows. However, hosting these models is cost-prohibitive mainly due to the extensive memory consumption of KV Cache involving long-context modeling. Despite several works proposing to evict unnecessary tokens from the KV Cache, most of them rely on the biased local statistics of accumulated attention scores and report performance using unconvincing metric like perplexity on inadequate short-text evaluation. In this paper, we propose NACL, a general framework for long-context KV cache eviction that achieves more optimal and efficient eviction in a single operation during the encoding phase. Due to NACL's efficiency, we combine more accurate attention score statistics in PROXY TOKENS EVICTION with the diversified random eviction strategy of RANDOM EVICTION, aiming to alleviate the issue of attention bias and enhance the robustness in maintaining pivotal tokens for long-context modeling tasks. Notably, our method significantly improves the performance on short- and long-text tasks by 80% and 76% respectively, reducing KV Cache by up to 50% with over 95% performance maintenance. The code is available at https: //github.com/PaddlePaddle/Research/ tree/master/NLP/ACL2024-NACL.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、AIアプリケーションの革新的な急増に火をつけ、拡張されたコンテキストウィンドウを備えたエキサイティングな可能性の新たな時代を告げた。 しかし、これらのモデルのホスティングは、主に長期のコンテキストモデリングを含むKVキャッシュの広範なメモリ消費のため、コストを抑えることができる。 KVキャッシュから不要なトークンを取り除こうとする研究はいくつかあるが、そのほとんどは、蓄積された注目スコアの偏りのある局所統計と、不適切な短文評価における難易度のような未解決の指標を用いた報告性能に依存している。 本稿では,符号化フェーズにおける単一操作において,より最適かつ効率的な消去を実現する,長文KVキャッシュ消去のための汎用フレームワークであるNACLを提案する。 NACLの効率性から,PROXY TOKENS EVICTIONにおけるより正確なアテンションスコア統計とRANDOM EVICTIONの多角化ランダム消去戦略を組み合わせ,アテンションバイアスの問題を緩和し,長文モデリングタスクにおける重要なトークンの維持におけるロバスト性を高めることを目的とした。 特に,本手法では,短文タスクと長文タスクのパフォーマンスをそれぞれ80%,短文タスクを76%向上させ,KVキャッシュを最大50%削減し,95%以上の性能維持を実現した。 コードはhttps: //github.com/PaddlePaddle/Research/ tree/NLP/ACL2024-NACLで公開されている。

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