論文の概要: ClusterKV: Manipulating LLM KV Cache in Semantic Space for Recallable Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03213v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 10:58:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:09:09.890675
• Title: ClusterKV: Manipulating LLM KV Cache in Semantic Space for Recallable Compression
• Title（参考訳）: ClusterKV:リコール可能な圧縮のためのセマンティック空間でLLM KVキャッシュを操作する
• Authors: Guangda Liu, Chengwei Li, Jieru Zhao, Chenqi Zhang, Minyi Guo,
• Abstract要約: ロングコンテキストは推論効率に重大な課題をもたらす。 本稿では,意味クラスタの粒度でトークンをリコールするClusterKVを紹介する。 実験結果から、ClusterKVは32kのコンテキスト長を持つ様々なタスクにおいて、無視可能な精度の損失が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.003118268356017
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have been widely deployed in a variety of applications, and the context length is rapidly increasing to handle tasks such as long-document QA and complex logical reasoning. However, long context poses significant challenges for inference efficiency, including high memory costs of key-value (KV) cache and increased latency due to extensive memory accesses. Recent works have proposed compressing KV cache to approximate computation, but these methods either evict tokens permanently, never recalling them for later inference, or recall previous tokens at the granularity of pages divided by textual positions. Both approaches degrade the model accuracy and output quality. To achieve efficient and accurate recallable KV cache compression, we introduce ClusterKV, which recalls tokens at the granularity of semantic clusters. We design and implement efficient algorithms and systems for clustering, selection, indexing and caching. Experiment results show that ClusterKV attains negligible accuracy loss across various tasks with 32k context lengths, using only a 1k to 2k KV cache budget, and achieves up to a 2$\times$ speedup in latency and a 2.5$\times$ improvement in decoding throughput. Compared to SoTA recallable KV compression methods, ClusterKV demonstrates higher model accuracy and output quality, while maintaining or exceeding inference efficiency.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は様々なアプリケーションに広くデプロイされており、長い文書QAや複雑な論理的推論といったタスクを扱うためにコンテキスト長が急速に増加している。 しかしながら、長いコンテキストは、キー値(KV)キャッシュの高メモリコストや、広範なメモリアクセスによる遅延の増加など、推論効率に重大な課題をもたらす。 近年の研究では、KVキャッシュを圧縮して近似計算する手法が提案されているが、これらの手法はトークンを永久に取り除き、後続の推論のためにそのトークンをリコールしないか、あるいはテキスト位置で分割されたページの粒度で前のトークンをリコールする。 どちらのアプローチもモデルの精度と出力品質を劣化させる。 効率よく正確なKVキャッシュ圧縮を実現するために,意味クラスタの粒度でトークンをリコールするClusterKVを導入する。 クラスタリング、選択、インデックス化、キャッシュのための効率的なアルゴリズムとシステムの設計と実装を行う。 実験結果から、ClusterKVは1kから2k KVキャッシュ予算のみを使用して、32kコンテキスト長のさまざまなタスクで無視可能な精度損失を達成し、最大2$\times$レイテンシの高速化と2.5$\times$デコードスループットの改善を実現している。 SoTAリコール可能なKV圧縮法と比較して、ClusterKVは推論効率を維持したり超えたりしながら、より高いモデル精度と出力品質を示す。

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