論文の概要: Eigen Attention: Attention in Low-Rank Space for KV Cache Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05646v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 16:29:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:53:07.457868
• Title: Eigen Attention: Attention in Low-Rank Space for KV Cache Compression
• Title（参考訳）: 固有アテンション:KVキャッシュ圧縮のための低ランク空間におけるアテンション
• Authors: Utkarsh Saxena, Gobinda Saha, Sakshi Choudhary, Kaushik Roy,
• Abstract要約: 我々は,低ランク空間における注意操作を行うEigen Attentionを提案し,KVキャッシュメモリのオーバーヘッドを低減する。 その結果,Eigen AttentionはKVキャッシュサイズを最大40%削減し,注目動作遅延を最大60%低減し,性能の低下を最小化できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.080678336379528
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) represent a groundbreaking advancement in the domain of natural language processing due to their impressive reasoning abilities. Recently, there has been considerable interest in increasing the context lengths for these models to enhance their applicability to complex tasks. However, at long context lengths and large batch sizes, the key-value (KV) cache, which stores the attention keys and values, emerges as the new bottleneck in memory usage during inference. To address this, we propose Eigen Attention, which performs the attention operation in a low-rank space, thereby reducing the KV cache memory overhead. Our proposed approach is orthogonal to existing KV cache compression techniques and can be used synergistically with them. Through extensive experiments over OPT, MPT, and Llama model families, we demonstrate that Eigen Attention results in up to 40% reduction in KV cache sizes and up to 60% reduction in attention operation latency with minimal drop in performance. Code is available at https://github.com/UtkarshSaxena1/EigenAttn.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理の領域において、その印象的な推論能力によって、画期的な進歩を表現している。 近年、複雑なタスクに適用性を高めるために、これらのモデルに対するコンテキスト長の増大に大きな関心が寄せられている。 しかし、長いコンテキスト長と大きなバッチサイズでは、注目キーと値を格納するキー値(KV)キャッシュが、推論中のメモリ使用の新たなボトルネックとして現れる。 そこで本研究では,低ランク空間でのアテンション操作を行うEigen Attentionを提案し,KVキャッシュメモリのオーバーヘッドを低減する。 提案手法は,既存のKVキャッシュ圧縮技術と直交し,相乗的に使用することができる。 OPT,MPT,Llamaモデルファミリに対する広範な実験により,Eigen Attentionが最大40%のKVキャッシュサイズを削減し,60%のアテンション動作遅延を低減し,最小性能を低下させることを示した。 コードはhttps://github.com/UtkarshSaxena1/EigenAttnで入手できる。

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