論文の概要: A Method for Building Large Language Models with Predefined KV Cache Capacity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15785v2
• Date: Wed, 27 Nov 2024 03:07:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:27:20.769570
• Title: A Method for Building Large Language Models with Predefined KV Cache Capacity
• Title（参考訳）: KVキャッシュ容量を予め定義した大規模言語モデル構築手法
• Authors: Zhonghua Yi, Ge Niu, Lei Wang, Wei Tang, Liqiu Zhang,
• Abstract要約: 境界キャッシュ変換器(BCT)は、従来のKVキャッシュの過剰なメモリ消費問題に対処する。 キー値ベクトル列を動的に更新することにより、BCTは限られたキャッシュ容量内で効率的な推論を実現する。 実験の結果,BCTは推論品質を維持しながらメモリ使用量を大幅に削減することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.710667043543545
• License:
• Abstract: This paper introduces a novel approach, the Bounded-Cache Transformer (BCT), for building large language models with a predefined Key-Value (KV) cache capacity. The BCT addresses the excessive memory consumption issue in traditional KV caches by implementing a bounded-length KV cache, which is particularly suitable for the attention layers in Transformer decode-only architectures. By dynamically updating the key-value vector sequences, the BCT achieves efficient inference within limited cache capacity, significantly reducing memory usage while maintaining model performance and system throughput. Experimental results demonstrate that the BCT significantly reduces memory usage while maintaining the model's inference quality, offering a new solution for efficient inference in large language models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,キーバリュー(KV)キャッシュ容量を予め定義した大規模言語モデルを構築するための新しい手法として,境界キャッシュ変換器(BCT)を提案する。 BCTは、境界長のKVキャッシュを実装することで、従来のKVキャッシュの過剰なメモリ消費問題に対処する。 キー値ベクトル列を動的に更新することにより、BCTは限られたキャッシュ容量内で効率的な推論を実現し、モデル性能とシステムスループットを維持しながらメモリ使用量を大幅に削減する。 実験の結果,BCTは推論品質を維持しながらメモリ使用量を大幅に削減し,大規模言語モデルにおける効率的な推論のための新しいソリューションを提供することがわかった。

関連論文リスト

• CSR:Achieving 1 Bit Key-Value Cache via Sparse Representation [63.65323577445951]
  キャッシュスパース表現(CSR)と呼ばれる新しい手法を提案する。 CSRは、密度の高いKey-Valueキャッシュテンソルをスパースインデックスとウェイトに変換し、LLM推論中によりメモリ効率のよい表現を提供する。 我々の実験は、CSRが最先端KVキャッシュ量子化アルゴリズムに匹敵する性能を達成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T13:01:53Z)
• PrefixKV: Adaptive Prefix KV Cache is What Vision Instruction-Following Models Need for Efficient Generation [65.36715026409873]
  キー値(KV)キャッシュは、長い入力シーケンスと出力シーケンスを必要とするが、特に高い推論コストに寄与する。 ここでは,すべてのレイヤのKVキャッシュサイズを決定するという課題を,最適なグローバルプレフィックス設定を探すタスクに再編成するPrefixKVを提案する。 本手法は他の手法と比較して最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-04T15:48:59Z)
• KVSharer: Efficient Inference via Layer-Wise Dissimilar KV Cache Sharing [58.29726147780976]
  我々は,層間をKVキャッシュで共有し,層間圧縮を実現する,textit KVSharerと呼ばれるプラグアンドプレイ方式を提案する。 実験の結果、textit KVSharerはKVキャッシュの計算を30%削減し、メモリ消費を削減できることがわかった。 我々は,textit KVSharerが既存の層内KVキャッシュ圧縮手法と互換性があることを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T08:06:41Z)
• Inference-Friendly Models With MixAttention [7.103010772135246]
  MixAttentionは、最近のトークンの小さなサブセットだけをKVキャッシュに格納するスライディングウィンドウアテンションと、レイヤ間のKVキャッシュ共有を組み合わせたものだ。 実験により,MixAttentionはメモリ使用量を大幅に削減し,短文タスクと長文タスクの両方においてモデル性能を犠牲にすることなく推論速度を向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T13:37:25Z)
• 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)
• Layer-Condensed KV Cache for Efficient Inference of Large Language Models [44.24593677113768]
  少数の層のKVのみを計算・キャッシュする新しい手法を提案する。 提案手法は標準変圧器よりも最大26$times$高いスループットを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T08:59:46Z)
• 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)

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。