論文の概要: DroidSpeak: KV Cache Sharing for Cross-LLM Communication and Multi-LLM Serving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02820v3
• Date: Thu, 19 Dec 2024 23:52:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 18:46:08.511636
• Title: DroidSpeak: KV Cache Sharing for Cross-LLM Communication and Multi-LLM Serving
• Title（参考訳）: DroidSpeak: クロスLLM通信とマルチLLM実行のためのKVキャッシュ共有
• Authors: Yuhan Liu, Yuyang Huang, Jiayi Yao, Zhuohan Gu, Kuntai Du, Hanchen Li, Yihua Cheng, Junchen Jiang, Shan Lu, Madan Musuvathi, Esha Choukse,
• Abstract要約: DroidSpeakは、微調整言語モデル(LLM)間のコンテキスト共有を最適化するフレームワークである。 DroidSpeakのスループットは最大で3倍,プリフィル時間は2.6倍に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.095408217590084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly employed in complex workflows, where different LLMs and fine-tuned variants collaboratively address complex tasks. However, these systems face significant inefficiencies due to redundant context processing of the shared context. We propose DroidSpeak, a framework that optimizes context sharing between fine-tuned LLMs derived from the same foundational model. DroidSpeak identifies critical layers in the KV cache and selectively recomputes them, enabling effective reuse of intermediate data while maintaining high accuracy. Our approach balances computational efficiency and task fidelity, significantly reducing inference latency and throughput bottlenecks. Experiments on diverse datasets and model pairs demonstrate that DroidSpeak achieves up to 3x higher throughputs and 2.6x faster prefill times with negligible accuracy loss compared to full recomputation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は複雑なワークフローにおいてますます採用され、様々なLLMや微調整の派生型が複雑なタスクを協調的に扱うようになっている。 しかし、これらのシステムは共有コンテキストの冗長なコンテキスト処理のため、重大な非効率に直面している。 同じ基礎モデルから派生した微調整LDM間のコンテキスト共有を最適化するフレームワークであるDroidSpeakを提案する。 DroidSpeakは、KVキャッシュ内の重要なレイヤを認識し、それを選択的に再計算し、高い精度を維持しながら、中間データの効果的な再利用を可能にする。 提案手法は計算効率とタスク忠実度を両立させ,推論遅延とスループットのボトルネックを著しく低減する。 多様なデータセットとモデルペアの実験により、DroidSpeakは最大で3倍のスループットと2.6倍高速なプリフィルタイムを達成でき、完全な再計算に比べて精度が低下することを示した。

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