論文の概要: Inference-Friendly Models With MixAttention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15012v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 13:37:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 14:53:59.861003
• Title: Inference-Friendly Models With MixAttention
• Title（参考訳）: MixAttention を用いた推論フレンドリーモデル
• Authors: Shashank Rajput, Ying Sheng, Sean Owen, Vitaliy Chiley,
• Abstract要約: MixAttentionは、最近のトークンの小さなサブセットだけをKVキャッシュに格納するスライディングウィンドウアテンションと、レイヤ間のKVキャッシュ共有を組み合わせたものだ。 実験により,MixAttentionはメモリ使用量を大幅に削減し,短文タスクと長文タスクの両方においてモデル性能を犠牲にすることなく推論速度を向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.103010772135246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The size of the key-value (KV) cache plays a critical role in determining both the maximum context length and the number of concurrent requests supported during inference in modern language models. The KV cache size grows proportionally with the number of attention heads and the tokens processed, leading to increased memory consumption and slower inference for long inputs. In this work, we explore the use of MixAttention, a model architecture modification closely related to a blog published by Character.AI. MixAttention combines sliding window attention, where only a small subset of recent tokens is stored in the KV cache, with KV cache sharing across layers. Our experiments demonstrate that MixAttention significantly reduces memory usage and improves inference speed without sacrificing model performance in both short and long-context tasks. We also explore various configurations of this architecture, identifying those that maintain quality across evaluation metrics while optimizing resource efficiency.
• Abstract（参考訳）: キー値(KV)キャッシュのサイズは、現代の言語モデルにおける推論でサポートされている最大コンテキスト長と同時リクエスト数の両方を決定する上で重要な役割を果たす。 KVキャッシュサイズは、アテンションヘッドの数とトークン処理数に比例して増加し、メモリ消費が増加し、長い入力に対する推論が遅くなる。 本稿では, character.AI が発行したブログと密接に関連するモデルアーキテクチャである MixAttention の使用について検討する。 MixAttentionは、最近のトークンの小さなサブセットだけをKVキャッシュに格納するスライディングウィンドウアテンションと、レイヤ間のKVキャッシュ共有を組み合わせたものだ。 実験により,MixAttentionはメモリ使用量を大幅に削減し,短文タスクと長文タスクの両方においてモデル性能を犠牲にすることなく推論速度を向上することを示した。 また、このアーキテクチャのさまざまな構成について検討し、リソース効率を最適化しながら、評価指標全体で品質を維持しているものを特定します。

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