論文の概要: Compressing KV Cache for Long-Context LLM Inference with Inter-Layer Attention Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02252v2
• Date: Mon, 04 Aug 2025 02:17:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:55.690637
• Title: Compressing KV Cache for Long-Context LLM Inference with Inter-Layer Attention Similarity
• Title（参考訳）: 層間アテンション類似性を考慮した長期LLM推論のためのKVキャッシュ圧縮
• Authors: Da Ma, Lu Chen, Situo Zhang, Yuxun Miao, Su Zhu, Zhi Chen, Hongshen Xu, Hanqi Li, Shuai Fan, Lei Pan, Kai Yu,
• Abstract要約: textscPoDはトークンの重要度に応じてメモリを割り当てる。 textscPoDは、パフォーマンスを損なうことなく、KVキャッシュメモリ使用量を最大35%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.118503938098307
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid expansion of context window sizes in Large Language Models~(LLMs) has enabled them to tackle increasingly complex tasks involving lengthy documents. However, this progress comes at the cost of a substantial increase in memory usage during inference, primarily due to the linear growth of the key-value~(KV) cache. Existing KV cache compression methods often discard less relevant tokens, which can lead to significant performance degradation when critical information is lost. In this paper, we propose \textsc{PoD}~(Proximal tokens over Distant tokens), a novel KV cache compression framework that allocates memory according to token importance, retaining less important tokens in a more compact, shared form rather than discarding them entirely. Our approach is motivated by two key observations: (1) proximal tokens -- those at the beginning and end of the context -- are significantly more important for next-token prediction, and (2) attention scores for distant tokens are highly redundant across consecutive layers. Leveraging these insights, \textsc{PoD} preserves the full KV cache for proximal tokens, while for distant tokens, it shares key states across layers. Since attention scores are determined by both queries and keys, sharing key states enables multiple layers to reuse a single set of keys for distant tokens, substantially reducing KV cache memory without discarding essential context. We further introduce a lightweight post-training adaptation to enable the model to adjust to this new attention-sharing structure. Extensive experiments on both synthetic~(Needle in a Haystack) and real-world long-context benchmarks demonstrate that \textsc{PoD} reduces KV cache memory usage by up to 35\% without compromising performance. Our method is orthogonal to existing token-selection-based techniques and can be combined with them for further KV cache compression.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル~(LLM)におけるコンテキストウィンドウサイズの急速な拡張により、長いドキュメントを含むますます複雑なタスクに対処できるようになった。 しかし、この進歩は、主にキー値~(KV)キャッシュの線形成長のために、推論中のメモリ使用量を大幅に増加させるコストがかかる。 既存のKVキャッシュ圧縮手法は、関連性の低いトークンを捨てることが多いため、重要な情報が失われるとパフォーマンスが大幅に低下する可能性がある。 本稿では,トークンの重要度に応じてメモリを割り当てる新しいKVキャッシュ圧縮フレームワークであるtextsc{PoD}~(Proximal tokens over Distant tokens)を提案する。 提案手法は,(1) 近位トークン,(2) 近位トークン,(2) 遠位トークンの注意スコアは連続層にまたがって極めて冗長である。 これらの洞察を活用して、textsc{PoD}は、近位トークンのための完全なKVキャッシュを保持し、一方、遠くのトークンでは、レイヤ間でキー状態を共有する。 注目スコアはクエリとキーの両方によって決定されるため、キー状態を共有することで、複数のレイヤが単一のキーセットを遠くのトークンに再利用することが可能になり、重要なコンテキストを破棄することなく、KVキャッシュメモリを大幅に削減できる。 さらに、この新たなアテンション共有構造に合わせてモデルを調整できるように、軽量なポストトレーニング適応を導入する。 合成~(HaystackのNeedle)と実世界の長期コンテキストベンチマークの両方での大規模な実験により、 \textsc{PoD} はKVキャッシュのメモリ使用量を、性能を損なうことなく最大35\%削減することを示した。 提案手法は,既存のトークン選択方式と直交しており,KVキャッシュ圧縮に組み合わせることができる。

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