論文の概要: TreeKV: Smooth Key-Value Cache Compression with Tree Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04987v2
• Date: Tue, 14 Jan 2025 12:06:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:29:28.533179
• Title: TreeKV: Smooth Key-Value Cache Compression with Tree Structures
• Title（参考訳）: TreeKV: ツリー構造を持つスムーズなキーバリューキャッシュ圧縮
• Authors: Ziwei He, Jian Yuan, Haoli Bai, Jingwen Leng, Bo Jiang,
• Abstract要約: TreeKVは、スムーズなキャッシュ圧縮のためにツリー構造を利用するトレーニング不要の手法である。 PG19とOpenWebText2の言語モデリングタスクのベースラインモデルを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.06842704338332
• License:
• Abstract: Efficient key-value (KV) cache compression is critical for scaling transformer-based Large Language Models (LLMs) in long sequences and resource-limited settings. Existing methods evict tokens based on their positions or importance scores, but position-based strategies can miss crucial information outside predefined regions, while those relying on global importance scores resulting in strong regional biases, limiting the KV cache's overall context retention and potentially impairing the performance of LLMs on complex tasks. Our wavelet analysis reveals that as tokens approach the end of sequence, their contributions to generation gradually increase and tends to diverge more from neighboring tokens, indicating a smooth transition with increasing complexity and variability from distant to nearby context. Motivated by this observation, we propose TreeKV, an intuitive, training-free method that employs a tree structure for smooth cache compression. TreeKV maintains a fixed cache size, allowing LLMs to deliver high-quality output even in long text scenarios. Unlike most compression methods, TreeKV is applicable to both the generation and prefilling stages. TreeKV consistently surpasses all baseline models in language modeling tasks on PG19 and OpenWebText2, allowing LLMs trained with short context window to generalize to longer window with a 16x cache reduction. On the Longbench benchmark, TreeKV achieves the best performance with only 6\% of the budget at optimal efficiency.
• Abstract（参考訳）: キー値(KV)キャッシュの効率的な圧縮は、トランスフォーマーベースのLarge Language Models(LLM)を長いシーケンスとリソース制限設定でスケーリングするために重要である。 既存の方法では、その位置や重要性のスコアに基づいてトークンを排除しているが、位置ベースの戦略は、予め定義された領域外の重要な情報を見逃す可能性がある。 ウェーブレット解析により, トークンがシーケンスの終わりに近づくにつれて, 生成への寄与が徐々に増加し, 近隣のトークンから分岐する傾向にあることが明らかとなった。 本研究の目的は,ツリー構造を用いてスムーズなキャッシュ圧縮を行う直感的な学習自由手法であるTreeKVを提案することである。 TreeKVは固定キャッシュサイズを維持しており、LLMは長いテキストシナリオでも高品質な出力を提供できる。 ほとんどの圧縮方法とは異なり、TreeKVは生成段階とプリフィル段階の両方に適用できる。 TreeKVはPG19とOpenWebText2の言語モデリングタスクにおける全てのベースラインモデルを一貫して上回り、短いコンテキストウィンドウで訓練されたLLMを16倍のキャッシュ削減でより長いウィンドウに一般化する。 Longbenchベンチマークでは、TreeKVは最適な効率で予算のわずか6倍のパフォーマンスを達成する。

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