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。

関連論文リスト

• ZipVL: Efficient Large Vision-Language Models with Dynamic Token Sparsification and KV Cache Compression [29.163757099307553]
  大型視覚言語モデル(LVLM)のための効率的な推論フレームワークZipVLを提案する。 ZipVLは重要なトークンの動的比割り当て戦略によって計算とメモリのボトルネックを解消する。 実験によると、ZipVLはプリフィルフェーズを2.6$times$で加速し、GPUメモリ使用量を50.0%削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T07:24:21Z)
• Eigen Attention: Attention in Low-Rank Space for KV Cache Compression [9.080678336379528]
  我々は,低ランク空間における注意操作を行うEigen Attentionを提案し,KVキャッシュメモリのオーバーヘッドを低減する。 その結果,Eigen AttentionはKVキャッシュサイズを最大40%削減し,注目動作遅延を最大60%低減し,性能の低下を最小化できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-10T22:47:12Z)
• ThinK: Thinner Key Cache by Query-Driven Pruning [63.13363917871414]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の分野に革命をもたらし、様々なアプリケーションで前例のない性能を達成した。 本稿では,KVキャッシュのメモリ消費の非効率性に対処する長文シナリオに焦点を当てた。 我々は,最小のチャネルを選択的に切断しながら,注目重量損失を最小限に抑える新しいクエリ依存型KVキャッシュプルーニング手法であるThinKを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-30T17:59:08Z)
• Efficient Inference of Vision Instruction-Following Models with Elastic Cache [76.44955111634545]
  我々は,命令追従型大規模視覚言語モデルの効率的なデプロイのための新しい戦略であるElastic Cacheを紹介する。 本稿では,冗長キャッシュを具現化する重要なキャッシュマージ戦略を提案する。 命令符号化では,キャッシュの重要性を評価するために周波数を利用する。 様々なLVLMの結果は、Elastic Cacheが効率を向上するだけでなく、言語生成における既存のプルーニングメソッドよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T15:29:05Z)
• CORM: Cache Optimization with Recent Message for Large Language Model Inference [57.109354287786154]
  メモリフットプリントを大幅に最小化するKVキャッシュを最適化する革新的な手法を提案する。 KVキャッシュ消去ポリシーであるCORMは、モデル微調整を必要とせずに、推論に必要なキーと値のペアを動的に保持する。 検証の結果,CORMはKVキャッシュの推論メモリ使用量を最大70%削減し,LongBenchの6つのタスクで性能劣化を無視できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T16:11:54Z)
• Keyformer: KV Cache Reduction through Key Tokens Selection for Efficient Generative Inference [2.8241099113277666]
  キーフォーマー」は、KVキャッシュサイズとメモリ帯域幅利用に関する課題を軽減する革新的な推論時アプローチである。 我々はKeyformerの性能を,GPT-J,Cerebras-GPT,MPTの3つの基礎モデルで評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T02:42:42Z)
• SubGen: Token Generation in Sublinear Time and Memory [48.35076900702408]
  大規模言語モデル(LLM)はトークン生成に広範なメモリ要件を持つ。 本研究では,KVキャッシュの効率的な圧縮手法の開発に焦点をあてる。 我々は,キートークンにオンラインクラスタリングを導入し,値に$ell$をサンプリングする,サブ線形複雑性を持つ新しいキャッシング手法を考案した。 このアルゴリズムは、サブリニアメモリフットプリントとサブリニアタイムの複雑さを保証するだけでなく、我々のアプローチに厳密なエラーを課す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T22:17:40Z)
• Discrete Key-Value Bottleneck [95.61236311369821]
  ディープニューラルネットワークは、データストリームがi.d.d.であり、ラベル付きデータが豊富である分類タスクでうまく機能する。 この課題に対処した強力なアプローチの1つは、手軽に利用可能なデータ量に対する大規模なエンコーダの事前トレーニングと、タスク固有のチューニングである。 しかし、新しいタスクを考えると、多くの重みを微調整する必要があるため、エンコーダの重みを更新することは困難であり、その結果、以前のタスクに関する情報を忘れてしまう。 この問題に対処するモデルアーキテクチャを提案し,個別かつ学習可能なキー値符号のペアを含む離散的ボトルネックの上に構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-22T17:52:30Z)
• CCLF: A Contrastive-Curiosity-Driven Learning Framework for Sample-Efficient Reinforcement Learning [56.20123080771364]
  我々は、強化学習のためのモデルに依存しないコントラスト駆動学習フレームワーク(CCLF)を開発した。 CCLFは、サンプルの重要性を完全に活用し、自己管理的な学習効率を向上させる。 このアプローチをDeepMind Control Suite、Atari、MiniGridベンチマークで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T14:42:05Z)
• Data-Informed Global Sparseness in Attention Mechanisms for Deep Neural Networks [33.07113523598028]
  本研究では,アテンション・プルーニング(Attention Pruning,AP)を提案する。 APは、言語モデリングの注意計算の90%を節約し、機械翻訳とGLUEタスクの約50%を節約し、結果の品質を維持している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-20T13:58:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。