論文の概要: LightTransfer: Your Long-Context LLM is Secretly a Hybrid Model with Effortless Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13846v2
• Date: Tue, 04 Feb 2025 13:45:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:52.914392
• Title: LightTransfer: Your Long-Context LLM is Secretly a Hybrid Model with Effortless Adaptation
• Title（参考訳）: LightTransfer:Long-Context LLMは、不便な適応を伴うハイブリッドモデル
• Authors: Xuan Zhang, Fengzhuo Zhang, Cunxiao Du, Chao Du, Tianyu Pang, Wei Gao, Min Lin,
• Abstract要約: 長いコンテキストを扱うために言語モデルをスケールすることは、かなりのメモリ課題をもたらす。 LLaMAなどのモデルからハイブリッドなモデルに変換するLightTransferを提案する。 当社のアプローチでは,最近のトークンや初期トークンに注目した遅延レイヤを特定して,その全注目をストリーミングの注目に置き換えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.21518386315535
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scaling language models to handle longer contexts introduces substantial memory challenges due to the growing cost of key-value (KV) caches. Motivated by the efficiency gains of hybrid models and the broad availability of pretrained large transformer backbones, we explore transitioning transformer models into hybrid architectures for a more efficient generation. In this work, we propose LightTransfer, a lightweight method that transforms models such as LLaMA into hybrid variants. Our approach identifies lazy layers -- those focusing on recent or initial tokens -- and replaces their full attention with streaming attention. This transformation can be performed without any training for long-context understanding tasks or with minimal fine-tuning for o1-like long reasoning generation tasks that require stronger reasoning capabilities. Experiments across diverse benchmarks and models (e.g., LLaMA, Mistral, QwQ-STILL) demonstrate that, even when half of the layers are identified as lazy, LightTransfer achieves up to 2.17$\times$ throughput improvement with minimal performance loss ($<1.5\%$ on LongBench) and achieves 53.3\% on math benchmark AIME24 of advanced o1-like long reasoning model QwQ-STILL.
• Abstract（参考訳）: 長いコンテキストを扱うために言語モデルをスケールすると、キーバリュー(KV)キャッシュのコストが増大するため、大きなメモリ問題が発生する。 ハイブリッドモデルの効率向上と、事前訓練された大きなトランスフォーマーバックボーンの広範な利用により、より効率的な生成のためにトランスフォーマーモデルをハイブリッドアーキテクチャに移行することを検討する。 本研究では、LLaMAなどのモデルからハイブリッドなモデルに変換する軽量な方法であるLightTransferを提案する。 当社のアプローチでは,最近のトークンや初期トークンに注目した遅延レイヤを特定して,その全注目をストリーミングの注目に置き換えています。 この変換は、長文理解タスクのトレーニングや、より強力な推論能力を必要とするo1のような長文推論タスクの最小限の微調整なしで行うことができる。 様々なベンチマークやモデル(例:LLaMA、Mistral、QwQ-STILL)での実験では、レイヤの半分が遅延であると特定されたとしても、LightTransferはパフォーマンス損失を最小限に抑えた2.17$\times$スループットの改善(<1.5\%$ on LongBench)を達成し、高度なo1のようなロング推論モデルQwQ-STILLの53.3\%を達成する。

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