論文の概要: PrefixKV: Adaptive Prefix KV Cache is What Vision Instruction-Following Models Need for Efficient Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03409v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 15:48:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:08:00.919397
• Title: PrefixKV: Adaptive Prefix KV Cache is What Vision Instruction-Following Models Need for Efficient Generation
• Title（参考訳）: PrefixKV: 適応型プレフィックスKVキャッシュは、効率的な生成に必要なビジョン命令追従モデルである
• Authors: Ao Wang, Hui Chen, Jianchao Tan, Kefeng Zhang, Xunliang Cai, Zijia Lin, Jungong Han, Guiguang Ding,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.36715026409873
• License:
• Abstract: Recently, large vision-language models (LVLMs) have rapidly gained popularity for their strong generation and reasoning capabilities given diverse multimodal inputs. However, these models incur significant computational and memory overhead during inference, which greatly hinders the efficient deployment in practical scenarios. The extensive key-value (KV) cache, necessitated by the lengthy input and output sequences, notably contributes to the high inference cost. Based on this, recent works have investigated ways to reduce the KV cache size for higher efficiency. Although effective, they generally overlook the distinct importance distributions of KV vectors across layers and maintain the same cache size for each layer during the next token prediction. This results in the significant contextual information loss for certain layers, leading to notable performance decline. To address this, we present PrefixKV. It reframes the challenge of determining KV cache sizes for all layers into the task of searching for the optimal global prefix configuration. With an adaptive layer-wise KV retention recipe based on binary search, the maximum contextual information can thus be preserved in each layer, facilitating the generation. Extensive experiments demonstrate that our method achieves the state-of-the-art performance compared with others. It exhibits superior inference efficiency and generation quality trade-offs, showing promising potential for practical applications. Code is available at \url{https://github.com/THU-MIG/PrefixKV}.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模視覚言語モデル (LVLM) が急速に普及し,多様なマルチモーダル入力が与えられた。 しかし、これらのモデルは推論中にかなりの計算量とメモリオーバーヘッドを発生させ、実用的なシナリオにおける効率的な配置を阻害する。 広範囲なキー値(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。 これに基づいて、KVキャッシュを効率良く削減する方法を最近の研究で研究している。 有効ではあるが、一般的には、各レイヤにまたがるKVベクトルの明確な重要性の分布を見落とし、次のトークン予測中に各レイヤで同じキャッシュサイズを維持する。 この結果、特定のレイヤのコンテキスト情報に大きな損失が発生し、パフォーマンスが著しく低下する。 これに対応するために、PrefixKVを提案する。 最適なグローバルプレフィックス設定を探すタスクに、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再設計する。 バイナリ検索に基づく適応的なレイヤワイドKV保持レシピにより、各レイヤに最大コンテキスト情報を保存し、生成を容易にする。 大規模な実験により,本手法が他の手法と比較して最先端の性能を達成できることが実証された。 推論効率と生成品質のトレードオフが優れており、実用的な応用に有望な可能性を示している。 コードは \url{https://github.com/THU-MIG/PrefixKV} で入手できる。

関連論文リスト

• A Method for Building Large Language Models with Predefined KV Cache Capacity [11.710667043543545]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T11:30:00Z)
• VL-Cache: Sparsity and Modality-Aware KV Cache Compression for Vision-Language Model Inference Acceleration [7.463830743649754]
  VLM(Vision-Language Models)は、多目的なタスクセットにまたがる印象的なパフォーマンスを実証している。 キーバリュー(KV)キャッシュは、画像やビデオなどの長い視覚的コンテキストをエンコードする。 既存のKVキャッシュ圧縮手法は大規模言語モデル(LLM)に有効である VLM推論の高速化に適した新しいKVキャッシュ圧縮レシピを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T20:04:34Z)
• A Systematic Study of Cross-Layer KV Sharing for Efficient LLM Inference [41.149350870029046]
  キー値(KV)キャッシュは大規模言語モデル(LLM)の効率的な推論に有効であることが判明した。 本稿では,近年の手法とその新しいバリエーションを網羅する統一フレームワークを提案する。 KVキャッシュのサイズを2倍にすると、ほとんどの構成は、標準的なトランスよりも競合性能と高いスループットを達成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T13:01:14Z)
• 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)
• 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)
• Model Tells You What to Discard: Adaptive KV Cache Compression for LLMs [82.08922896531618]
  大規模言語モデル(LLM)における生成推論のメモリフットプリントを削減するプラグイン・アンド・プレイ方式である適応KVキャッシュ圧縮を導入する。 我々は,アテンションモジュールの本質的な構造を明らかにするために,ターゲットプロファイリングを行う。 認識された構造に基づいて、我々はKVキャッシュを適応的に構築する: 注意頭上の長距離コンテキストを排除し、局所的なコンテキストを強調し、特別なトークンを中心とした注意頭上の特別なトークンを排除し、すべてのトークンに広く参加する注目頭に対して標準のKVキャッシュのみを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T05:17:08Z)

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。