論文の概要: Anchor Attention, Small Cache: Code Generation with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06680v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 02:47:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:11:26.579447
• Title: Anchor Attention, Small Cache: Code Generation with Large Language Models
• Title（参考訳）: Anchor Attention, Small Cache: 大きな言語モデルによるコード生成
• Authors: Xiangyu Zhang, Yu Zhou, Guang Yang, Harald C. Gall, Taolue Chen,
• Abstract要約: NLPの現在のプラクティスは、コード生成タスクにおいて、不正確な、あるいは幻覚を引き起こす可能性のある、スパースアテンションを使用することが多い。 本稿では,コンテキスト情報を抽出・圧縮するトークン・アンカー・アテンションを特徴とする新しいアプローチであるAnchorCoderを提案する。 モデルの性能の大部分を保ちながら、KVキャッシュの要求を大幅に削減できる(少なくとも70%)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.94784908771546
• License:
• Abstract: The development of large language models (LLMs) has revolutionized automated code generation. However, their high demand of computation resources has hindered a broader deployment and raised environmental concerns. A common strategy for diminishing computational demands is to cache Key-Value (KV) states from the attention mechanism which is adopted predominately by mainstream LLMs. It can mitigate the need of repeated attention computations, but brings significant memory overhead. Current practices in NLP often use sparse attention which may, unfortunately, lead to substantial inaccuracies, or hallucinations, in code generation tasks. In this paper, we analyze the attention weights distribution within code generation models via an empirical study, uncovering a sparsity pattern, i.e., the aggregation of information at specific anchor points. Based on this observation, we propose a novel approach, AnchorCoder, which features token-wise anchor attention designed to extract and compress the contextual information, and layer-wise anchor attention enabling cross-layer communication to mitigate the issue of excessive superposition caused by the compression. The extensive experiments across multiple benchmark datasets confirm the effectiveness of AnchorCoder, which can consistently achieve a significant (at least 70%) reduction in KV cache requirements, while preserving the majority of model's performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の開発は、コードの自動生成に革命をもたらした。 しかし、計算資源の需要が高いため、より広範な展開が妨げられ、環境への懸念が高まっている。 計算要求を減らすための一般的な戦略は、キーバリュー状態(KV)をメインストリームのLLMによって優先的に採用されるアテンションメカニズムからキャッシュすることである。 注意計算の繰り返しの必要性を軽減することができるが、メモリオーバーヘッドが大幅に増大する。 NLPの現在のプラクティスは、コード生成タスクにおいて、不正確な、あるいは幻覚を引き起こす可能性のある、スパースアテンションを使用することが多い。 本稿では,あるアンカーポイントにおける情報集約という,空間パターンを明らかにする経験的な研究を通じて,コード生成モデル内の注意重み分布を解析する。 そこで本稿では, コンテクスト情報を抽出・圧縮するトークンワイドアンカーアテンションと, 層間通信を実現するレイヤワイドアンカーアテンションを特徴とするAnchorCoderを提案する。 複数のベンチマークデータセットにわたる広範な実験により、モデルのパフォーマンスの大部分を保ちながら、KVキャッシュ要求の大幅な(少なくとも70%)削減を一貫して達成できるAnchorCoderの有効性が確認されている。

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