論文の概要: ChunkKV: Semantic-Preserving KV Cache Compression for Efficient Long-Context LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00299v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 03:49:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:00:36.261982
• Title: ChunkKV: Semantic-Preserving KV Cache Compression for Efficient Long-Context LLM Inference
• Title（参考訳）: ChunkKV: 効率的な長期LLM推論のための意味保存KVキャッシュ圧縮
• Authors: Xiang Liu, Zhenheng Tang, Peijie Dong, Zeyu Li, Bo Li, Xuming Hu, Xiaowen Chu,
• Abstract要約: 基本圧縮単位としてチャンク内のトークンをグループ化してチャンクKVを導入する。 ChunkKVは異なる層にまたがって保存された指標に高い類似性を示す。 我々は,LongBench や Needle-In-A-HayStack,GSM8K や JailbreakV など,最先端の長文ベンチマークに対する ChunkKV の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.48498639513474
• License:
• Abstract: To reduce memory costs in long-context inference with Large Language Models (LLMs), many recent works focus on compressing the key-value (KV) cache of different tokens. However, we identify that the previous KV cache compression methods measure token importance individually, neglecting the dependency between different tokens in the real-world language characterics. In light of this, we introduce ChunkKV, grouping the tokens in a chunk as a basic compressing unit, and retaining the most informative semantic chunks while discarding the less important ones. Furthermore, observing that ChunkKV exhibits higher similarity in the preserved indices across different layers, we propose layer-wise index reuse to further reduce computational overhead. We evaluated ChunkKV on cutting-edge long-context benchmarks including LongBench and Needle-In-A-HayStack, as well as the GSM8K and JailbreakV in-context learning benchmark. Our experiments with instruction tuning and multi-step reasoning (O1 and R1) LLMs, achieve up to 10\% performance improvement under aggressive compression ratios compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)を用いた長文推論におけるメモリコスト低減のために、近年の多くの研究は、異なるトークンのキー値(KV)キャッシュの圧縮に重点を置いている。 しかし,従来のKVキャッシュ圧縮手法では,実際の言語特性における異なるトークン間の依存性を無視して,トークンの重要性を個別に測定していた。 これを踏まえて、ChunkKVを導入し、トークンをチャンクにグループ化して基本的な圧縮単位とし、重要でないチャンクを破棄しながら最も情報性の高いセマンティックチャンクを保持する。 さらに、ChunkKVは、異なる層にまたがって保存されたインデックスに高い類似性を示すことを観察し、計算オーバーヘッドをさらに低減するために、レイヤワイドインデックスの再利用を提案する。 我々はChunkKVをLongBenchやNeedle-In-A-HayStack、GSM8KやJailbreakVといった最先端の長文学習ベンチマークで評価した。 命令チューニングとマルチステップ推論(O1とR1)による実験は,従来の手法と比較して,アグレッシブ圧縮比で最大10倍の性能向上を実現している。

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