論文の概要: Lossless KV Cache Compression to 2%

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15252v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 02:17:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:25.717775
• Title: Lossless KV Cache Compression to 2%
• Title（参考訳）: ロスレスKVキャッシュ圧縮が2%に
• Authors: Zhen Yang, J. N. Han, Kan Wu, Ruobing Xie, An Wang, Xingwu Sun, Zhanhui Kang,
• Abstract要約: この研究は、KVキャッシュを元のサイズの2%未満に圧縮することを目的とした、新しいアーキテクチャであるCLLA(Cross-Layer Latent Attention)を導入している。 CLLAは、アテンションヘッド/ディメンション低減、レイヤ共有、量子化技術を結合的なフレームワークに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.98828332096935
• License:
• Abstract: Large language models have revolutionized data processing in numerous domains, with their ability to handle extended context reasoning receiving notable recognition. To speed up inference, maintaining a key-value (KV) cache memory is essential. Nonetheless, the growing demands for KV cache memory create significant hurdles for efficient implementation. This work introduces a novel architecture, Cross-Layer Latent Attention (CLLA), aimed at compressing the KV cache to less than 2% of its original size while maintaining comparable performance levels. CLLA integrates multiple aspects of KV cache compression, including attention head/dimension reduction, layer sharing, and quantization techniques, into a cohesive framework. Our extensive experiments demonstrate that CLLA achieves lossless performance on most tasks while utilizing minimal KV cache, marking a significant advancement in practical KV cache compression.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、多くのドメインでデータ処理に革命をもたらした。 推論を高速化するためには、キー値(KV)キャッシュメモリを維持することが不可欠である。 それでも、KVキャッシュメモリの需要の増加は、効率的な実装のための大きなハードルを生み出している。 この研究は、KVキャッシュを同等のパフォーマンスレベルを維持しながら、元のサイズの2%未満に圧縮することを目的とした、新しいアーキテクチャであるCLLA(Cross-Layer Latent Attention)を導入している。 CLLAはKVキャッシュ圧縮の複数の側面を統合し、アテンションヘッド/ディメンジョンの低減、レイヤ共有、量子化の技法を結合的なフレームワークに統合する。 我々の広範な実験により、CLLAは最小のKVキャッシュを使用しながら多くのタスクにおいてロスレス性能を実現し、実用的なKVキャッシュ圧縮の大幅な進歩を示している。

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