論文の概要: UNComp: Can Matrix Entropy Uncover Sparsity? -- A Compressor Design from an Uncertainty-Aware Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03090v2
• Date: Wed, 24 Sep 2025 16:56:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.464443
• Title: UNComp: Can Matrix Entropy Uncover Sparsity? -- A Compressor Design from an Uncertainty-Aware Perspective
• Title（参考訳）: UNComp: マトリックスエントロピーはスパーシティを明らかにすることができるか? -- 不確かさを意識した圧縮機設計
• Authors: Jing Xiong, Jianghan Shen, Fanghua Ye, Chaofan Tao, Zhongwei Wan, Jianqiao Lu, Xun Wu, Chuanyang Zheng, Zhijiang Guo, Min Yang, Lingpeng Kong, Ngai Wong,
• Abstract要約: UNCompは不確実性を認識したフレームワークで、適応圧縮に使用できる空間パターンを明らかにする。 スパーシティパターンを詳細に分析する不確実性に注目して、UNCompはKVキャッシュサイズを4.74%に削減し、6%のプリフィルスピードアップを実現し、スループットを6.4倍改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.08718140718707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deploying large language models (LLMs) for long-context inference remains challenging due to their substantial memory and computational demands. While techniques such as Key-Value (KV) cache compression are designed to reduce memory usage, they often neglect the structured sparsity inherent in the relationship between hidden states and their corresponding KV cache. In this work, we explore the role of uncertainty as a potential indicator of sparsity within LLMs. We propose UNComp, an uncertainty-aware framework that leverages truncated matrix entropy to identify areas of low information content, thereby revealing sparsity patterns that can be used for adaptive compression. Unlike traditional methods that apply uniform compression, UNComp dynamically adjusts its approach to compression, guided by uncertainty measures that reflect the importance of various model components. Our analysis shows that sparsity patterns, when derived from uncertainty estimates, can be exploited to reveal special long-range dependencies, such as retrieval heads and retrieval layers. This perspective not only enhances our understanding of how compression can be optimized but also provides new insights into the inherent sparsity of LLMs during long-context inference. By focusing on uncertainty to analyze the sparsity pattern in detail, UNComp reduces the KV cache size to 4.74% of the original, achieves a 6% prefill speedup, and improves throughput by 6.4x - not only delivering strong lossless compression performance, but also validating the effectiveness of the underlying theoretical tool. We release the code at https://github.com/menik1126/UNComp.
• Abstract（参考訳）: 長文推論のための大規模言語モデル(LLM)のデプロイは、かなりのメモリと計算要求のため、依然として困難である。 キーバリュー(KV)キャッシュ圧縮のような技術はメモリ使用量を減らすために設計されているが、隠れ状態と対応するKVキャッシュの関係に固有の構造的疎結合を無視することが多い。 本研究は, LLM内の空間分布の潜在的指標としての不確実性の役割を考察する。 本稿では,乱れ行列のエントロピーを利用して低情報内容の領域を識別し,適応圧縮に使用可能な空間パターンを明らかにする不確実性認識フレームワークUNCompを提案する。 統一圧縮を適用する従来の方法とは異なり、UNCompは様々なモデルコンポーネントの重要性を反映した不確実性対策によって誘導される圧縮へのアプローチを動的に調整する。 解析の結果,不確実性推定から導出される空間パターンを利用して,検索ヘッドや検索層などの特殊な長距離依存性を明らかにすることができることがわかった。 この視点は、圧縮の最適化方法の理解を深めるだけでなく、長期的コンテキスト推論におけるLLMの本質的な空間性に関する新たな洞察を提供する。 スパーシティパターンを詳細に分析する不確実性に注目して、UNCompはKVキャッシュのサイズを4.74%に減らし、プリフィルのスピードアップを6%達成し、スループットを6.4倍改善する。 コードをhttps://github.com/menik1126/UNCompでリリースします。

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