論文の概要: SCBench: A KV Cache-Centric Analysis of Long-Context Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10319v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 17:59:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:04:02.686228
• Title: SCBench: A KV Cache-Centric Analysis of Long-Context Methods
• Title（参考訳）: SCBench: 長期的手法のKVキャッシュ中心解析
• Authors: Yucheng Li, Huiqiang Jiang, Qianhui Wu, Xufang Luo, Surin Ahn, Chengruidong Zhang, Amir H. Abdi, Dongsheng Li, Jianfeng Gao, Yuqing Yang, Lili Qiu,
• Abstract要約: KVキャッシュ中心の視点から長文の手法を評価するベンチマークであるSCBenchを紹介する。 我々は、Gated Linear RNNsやMamba-Attention Hybridsを含む8つのカテゴリの長期コンテキストソリューションについて、広範なKVキャッシュ中心の分析を行う。 本研究は,O(n)メモリとサブO(n2)プリフィルによるスパース符号化が堅牢に動作する一方で,サブO(n)メモリ手法がマルチターンシナリオに悩まされていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.025422435235456
• License:
• Abstract: Long-context LLMs have enabled numerous downstream applications but also introduced significant challenges related to computational and memory efficiency. To address these challenges, optimizations for long-context inference have been developed, centered around the KV cache. However, existing benchmarks often evaluate in single-request, neglecting the full lifecycle of the KV cache in real-world use. This oversight is particularly critical, as KV cache reuse has become widely adopted in LLMs inference frameworks, such as vLLM and SGLang, as well as by LLM providers, including OpenAI, Microsoft, Google, and Anthropic. To address this gap, we introduce SCBench(SharedContextBench), a comprehensive benchmark for evaluating long-context methods from a KV cachecentric perspective: 1) KV cache generation, 2) KV cache compression, 3) KV cache retrieval, 4) KV cache loading. Specifically, SCBench uses test examples with shared context, ranging 12 tasks with two shared context modes, covering four categories of long-context capabilities: string retrieval, semantic retrieval, global information, and multi-task. With it, we provide an extensive KV cache-centric analysis of eight categories long-context solutions, including Gated Linear RNNs, Mamba-Attention hybrids, and efficient methods such as sparse attention, KV cache dropping, quantization, retrieval, loading, and prompt compression. The evaluation is conducted on 8 long-context LLMs. Our findings show that sub-O(n) memory methods suffer in multi-turn scenarios, while sparse encoding with O(n) memory and sub-O(n^2) pre-filling computation perform robustly. Dynamic sparsity yields more expressive KV caches than static patterns, and layer-level sparsity in hybrid architectures reduces memory usage with strong performance. Additionally, we identify attention distribution shift issues in long-generation scenarios. https://aka.ms/SCBench.
• Abstract（参考訳）: 長文LLMは、多くのダウンストリームアプリケーションを可能にするだけでなく、計算とメモリ効率に関する重要な課題も導入している。 これらの課題に対処するため、KVキャッシュを中心に、長期コンテキスト推論のための最適化が開発された。 しかし、既存のベンチマークはしばしば単一要求で評価され、実際の使用においてKVキャッシュの全ライフサイクルを無視する。 KVキャッシュの再利用は、vLLMやSGLangといったLLM推論フレームワークや、OpenAI、Microsoft、Google、AnthropicなどのLLMプロバイダで広く採用されているため、この監視は特に重要である。 SCBench(SharedContextBench)は、KVキャッシュ中心の観点から長いコンテキストメソッドを評価するための包括的なベンチマークである。 1)KVキャッシュ生成 2)KVキャッシュ圧縮 3)KVキャッシュの検索。 4) KVキャッシュのロード。 具体的には、SCBenchは共有コンテキストを持つテスト例を使用し、2つの共有コンテキストモードを持つ12のタスクをカバーし、文字列検索、意味検索、グローバル情報、マルチタスクの4つのカテゴリをカバーする。 これにより、Gated Linear RNNs、Mamba-Attention hybrids、スパースアテンション、KVキャッシュダウン、量子化、検索、読み込み、即時圧縮といった8つのカテゴリの長期コンテキストソリューションについて、KVキャッシュ中心の分析を行う。 8個の長文LLMを用いて評価を行った。 本研究は,O(n)メモリとサブO(n^2)プリフィル計算を併用したスパース符号化により,マルチターンシナリオにおいて,サブO(n)メモリ法が頑健に動作することを示す。 動的スペーサリティは静的パターンよりも表現力のあるKVキャッシュをもたらし、ハイブリッドアーキテクチャにおける層レベルのスペーサリティは、強いパフォーマンスでメモリ使用量を減らす。 さらに,長期シナリオにおける注意分布シフトの問題も同定する。 https://aka.ms/SCBench

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