論文の概要: Recycled Attention: Efficient inference for long-context language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05787v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 18:57:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:54:39.270206
• Title: Recycled Attention: Efficient inference for long-context language models
• Title（参考訳）: リサイクル注意:長文言語モデルの効率的な推論
• Authors: Fangyuan Xu, Tanya Goyal, Eunsol Choi,
• Abstract要約: 本稿では,入力トークンのサブセットに対して,フルコンテキストアテンションとアテンションを交互に切り替える推論時間手法であるRecycled Attentionを提案する。 部分的に注意を払っていると、全注意を払っている前のトークンの注意パターンをリサイクルし、最も出席しているトークンの上位Kにのみ出席する。 提案手法は,局所的な文脈や注目スコアの高いトークンにのみ参加する推論時加速度法と比較して,現在の復号ステップに関連するトークンを柔軟に選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.00118604124301
• License:
• Abstract: Generating long sequences of tokens given a long-context input imposes a heavy computational burden for large language models (LLMs). One of the computational bottleneck comes from computing attention over a long sequence of input at each generation step. In this paper, we propose Recycled Attention, an inference-time method which alternates between full context attention and attention over a subset of input tokens. When performing partial attention, we recycle the attention pattern of a previous token that has performed full attention and attend only to the top K most attended tokens, reducing the cost of data movement and attention computation. Compared to previously proposed inference-time acceleration method which attends only to local context or tokens with high accumulative attention scores, our approach flexibly chooses tokens that are relevant to the current decoding step. We evaluate our methods on RULER, a suite of tasks designed to comprehensively evaluate long-context abilities, and long-context language modeling tasks. Applying our method to off-the-shelf LLMs achieves comparable speedup to baselines which only consider local context while improving the performance by 2x. We further explore two ideas to improve performance-efficiency trade-offs: (1) dynamically decide when to perform recycled or full attention step based on the query similarities and (2) continued pre-training the model with Recycled Attention.
• Abstract（参考訳）: 長文入力が与えられたトークンの長いシーケンスを生成すると、大きな言語モデル(LLM)の計算負荷が重い。 計算ボトルネックの1つは、各生成ステップにおける長い入力列に対するコンピューティングの注意によるものである。 本稿では,入力トークンのサブセットに対して,完全なコンテキストアテンションとアテンションを交互に交互に行う,リサイクリングアテンション(Recycled Attention)を提案する。 部分的注意を行う場合、全注意を払っている前のトークンの注意パターンをリサイクルし、最も出席しているトークンのトップKにのみ出席し、データ移動のコストと注意計算のコストを削減します。 提案手法は,局所的な文脈や注目スコアの高いトークンにのみ参加する推論時加速度法と比較して,現在の復号ステップに関連するトークンを柔軟に選択する。 本稿では,RULERの長文言語モデリングタスクと長文言語モデリングタスクを包括的に評価するタスク群について評価する。 本手法を市販のLCMに適用することにより,ローカルコンテキストのみを考慮したベースラインの高速化を実現し,性能を2倍に向上する。 1) クエリの類似性に基づいて, リサイクル又は全注意ステップの実行時期を動的に決定し, 2) リサイクル注意によるモデルの事前学習を継続する。

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