論文の概要: In-context KV-Cache Eviction for LLMs via Attention-Gate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12876v2
• Date: Sat, 19 Oct 2024 08:45:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:20:51.295100
• Title: In-context KV-Cache Eviction for LLMs via Attention-Gate
• Title（参考訳）: 注意ゲートによるLCMのインコンテキストKVキャッシュ推定
• Authors: Zihao Zeng, Bokai Lin, Tianqi Hou, Hao Zhang, Zhijie Deng,
• Abstract要約: KVキャッシュ技術は、大規模言語モデル(LLM)の推論の標準となっている。 本稿では,Attention-Gateと呼ばれるパラメータ化KVキャッシュ消去機構を考案する。 Attention-Gateは、コンテキスト全体を入力として受け入れ、各トークンにエビテーションフラグを出力して、インコンテキストのエビエーションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.732519329131392
• License:
• Abstract: The KV-Cache technique has become the standard for the inference of large language models (LLMs). It caches states of self-attention to avoid recomputation. Yet, it is widely criticized that KV-Cache can become a bottleneck of the LLM inference system, especially when confronted with ultra-large models and long-context queries. A natural remedy is to discard the KV-Cache for less important tokens, with StreamingLLM as an example, but the used static eviction strategies cannot flexibly adapt to varying contexts. Remedies like H2O leverage accumulative attention scores to perform dynamic eviction but suffer from the attention bias issue in capturing contextual information. This paper bridges this gap by devising a parameterized KV-Cache eviction mechanism, dubbed as Attention-Gate, which accepts the whole context as input and yields eviction flags for each token to realize in-context eviction. The subsequent self-attention module proceeds according to the flags and only the KV states for the remaining tokens need to be cached. The Attention-Gates can vary among different heads and layers and be trivially plugged into pre-trained LLMs, tuned by cost-effective continual pre-training or supervised fine-tuning objectives to acquire what to discard. The computational and memory overhead introduced by Attention-Gates is minimal. Our method is validated across multiple tasks, demonstrating both efficiency and adaptability. After a highly efficient continual pre-training, it achieves higher average accuracy and evicts more tokens compared to traditional training-free methods. In supervised fine-tuning, it not only evicts many tokens but also outperforms LoRA-finetuned LLMs on some datasets, such as RTE, where it improves accuracy by 13.9% while evicting 62.8% of tokens, showing that effective eviction of redundant tokens can even enhance performance.
• Abstract（参考訳）: KVキャッシュ技術は、大規模言語モデル(LLM)の推論の標準となっている。 再計算を避けるために、自己アテンションの状態をキャッシュする。 しかし、特に超大型モデルや長文クエリに直面する場合、KVキャッシュがLLM推論システムのボトルネックとなることは広く批判されている。 自然な対策は、StreamingLLMを例に、KV-Cacheをあまり重要でないトークンで破棄することだ。 H2Oのような治療法は、蓄積された注意スコアを利用して動的消去を行うが、文脈情報を取得する際に注意バイアスの問題に悩まされる。 本稿では,パラメータ化されたKVキャッシュの消去機構を考案し,コンテキスト全体を入力として受け入れ,各トークンの消去フラグを出力し,コンテキスト内消去を実現することにより,このギャップを埋める。 その後の自己保持モジュールはフラグに従って進行し、残りのトークンのKV状態のみがキャッシュされる必要がある。 アテンション・ゲイツは、異なる頭や層によって異なり、コスト効率のよい連続的な事前訓練または監督された微調整の目的によって調整された事前訓練されたLLMに自明に接続して、捨てるべきものを取得することができる。 Attention-Gatesによって導入された計算とメモリのオーバーヘッドは最小限である。 提案手法は複数のタスクにまたがって検証され,効率と適応性の両方を実証する。 高度に効率的な継続事前トレーニングの後、従来のトレーニング不要の手法と比較して平均精度を高め、より多くのトークンを除去する。 監督された微調整では、多くのトークンを除去するだけでなく、RTEなど一部のデータセットでLORAに精細化されたLSMよりも優れており、62.8%のトークンを排除しながら精度を13.9%向上させ、冗長トークンの効果的な排除が性能を向上させることさえ示している。

関連論文リスト

• AttentionPredictor: Temporal Pattern Matters for Efficient LLM Inference [51.1972443343829]
  本稿では,最初の学習に基づくクリティカルトークン識別手法であるAttentionPredictorを提案する。 注意予測器は、無視可能なメモリを消費しながら、注意スコアを正確に予測する。 また、トークン時間オーバーヘッドを隠蔽してデコードステージを高速化する、クロストークンクリティカルキャッシュプリフェッチフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T13:41:46Z)
• Cross-Self KV Cache Pruning for Efficient Vision-Language Inference [19.062950348441426]
  KVキャッシュプルーニングは、長文自動回帰生成におけるメモリと計算コストを削減するための有望な手法として登場した。 我々は、注意スコアをモダリティ内注意(同じモダリティ)とモダリティ間注意(全体モダリティ)に分解することを提案する。 最終的なトレーニング不要手法である textbfCross-textbfSelf textbfPruning (CSP) は、完全なKVキャッシュを持つモデルと比較して、競争性能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-05T22:47:17Z)
• ZipVL: Efficient Large Vision-Language Models with Dynamic Token Sparsification [29.163757099307553]
  大規模視覚言語モデル(LVLM)の効率は、プリフィルフェーズにおける注意機構の計算ボトルネックによって制約される。 本稿では,重要なトークンの動的比割り当て戦略を通じて,LVLM向けに設計された効率的な推論フレームワークZipVLを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T07:24:21Z)
• NACL: A General and Effective KV Cache Eviction Framework for LLMs at Inference Time [44.89402186438295]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T10:31:07Z)
• ThinK: Thinner Key Cache by Query-Driven Pruning [63.13363917871414]
  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、様々なアプリケーションで前例のない性能を達成した。 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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-30T17:59:08Z)
• Efficient Inference of Vision Instruction-Following Models with Elastic Cache [76.44955111634545]
  我々は,命令追従型大規模視覚言語モデルの効率的なデプロイのための新しい戦略であるElastic Cacheを紹介する。 本稿では,冗長キャッシュを具現化する重要なキャッシュマージ戦略を提案する。 命令符号化では,キャッシュの重要性を評価するために周波数を利用する。 様々なLVLMの結果は、Elastic Cacheが効率を向上するだけでなく、言語生成における既存のプルーニングメソッドよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T15:29:05Z)
• FFN-SkipLLM: A Hidden Gem for Autoregressive Decoding with Adaptive Feed Forward Skipping [49.66872823080736]
  自己回帰型大規模言語モデル(LLaMa, GPT)は、言語理解と生成において顕著な成功を収めている。 発生時に発生する過負荷を軽減するため、いくつかの早期退避および層下降戦略が提案されている。 本稿では,入力適応型フィードフォワードスキップ戦略であるFFN-SkipLLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T02:35:43Z)
• Get More with LESS: Synthesizing Recurrence with KV Cache Compression for Efficient LLM Inference [78.65321721142624]
  我々はキー値(KV)キャッシュによって課されるメモリボトルネックに焦点を当てる。 既存のKVキャッシュ手法は、比較的重要でないKVペアの大きなスワストを刈り取ったり、取り除いたりすることでこの問題に対処する。 本稿では,固定サイズキャッシュと退避型キャッシュを簡易に統合したLESSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T18:54:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。