論文の概要: More Tokens, Lower Precision: Towards the Optimal Token-Precision Trade-off in KV Cache Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12706v2
• Date: Thu, 20 Feb 2025 12:14:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:25:35.282216
• Title: More Tokens, Lower Precision: Towards the Optimal Token-Precision Trade-off in KV Cache Compression
• Title（参考訳）: より多くのトークンと低い精度:KVキャッシュ圧縮における最適トークン精度トレードオフに向けて
• Authors: Jiebin Zhang, Dawei Zhu, Yifan Song, Wenhao Wu, Chuqiao Kuang, Xiaoguang Li, Lifeng Shang, Qun Liu, Sujian Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)では、KVキャッシュのメモリ使用量は推論において重大なボトルネックとなっている。 KVプルーニングやKV量子化を含む主流のKV圧縮法は、主にトークンまたは精度寸法を別々に扱う。 本稿では,KVキャッシュ圧縮におけるトークン精度トレードオフを包括的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.42818367729573
• License:
• Abstract: As large language models (LLMs) process increasing context windows, the memory usage of KV cache has become a critical bottleneck during inference. The mainstream KV compression methods, including KV pruning and KV quantization, primarily focus on either token or precision dimension separately. However, these works leaving the trade-off between these two orthogonal dimensions largely under-explored. In this paper, we comprehensively investigate the token-precision trade-off in KV cache compression.Experiments demonstrate that storing more tokens in the KV cache with lower precision,a strategy we term quantized pruning, can significantly enhance the long-context performance of LLMs. In-depth analysis of the token-precision trade-off across key aspects demonstrates that, quantized pruning achieves substantial improvements in retrieval-related tasks and consistently performs well across varying input lengths. Furthermore, quantized pruning demonstrates notable stability and effectiveness across different KV pruning methods, quantization strategies, and model scales. These findings offer valuable insights into optimizing KV cache compression through balanced token-precision trade-off strategies. Our code is available at https://github.com/zhzihao/QPruningKV.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)プロセスがコンテキストウィンドウを増大させるにつれ、KVキャッシュのメモリ使用量は、推論において重大なボトルネックとなっている。 KVプルーニングやKV量子化を含む主流のKV圧縮法は、主にトークンまたは精度寸法を別々に扱う。 しかし、これらの作業はこれらの2つの直交次元間のトレードオフをほとんど未探索のまま残している。 本稿では,KVキャッシュ圧縮におけるトークン-精度トレードオフを包括的に検討し,より少ない精度でKVキャッシュにより多くのトークンを格納できることを実証した。 鍵面間のトークン精度トレードオフの詳細な分析は、量子化プルーニングが検索関連タスクの大幅な改善を実現し、様々な入力長にわたって一貫して良好に動作することを示す。 さらに、量子化プルーニングは、異なるKVプルーニング法、量子化戦略、モデルスケールにおける顕著な安定性と有効性を示す。 これらの発見は、バランスの取れたトークン精度トレードオフ戦略によるKVキャッシュ圧縮の最適化に関する貴重な洞察を提供する。 私たちのコードはhttps://github.com/zhzihao/QPruningKV.comで公開されています。

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