論文の概要: Can LLMs Maintain Fundamental Abilities under KV Cache Compression?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01941v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 02:23:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:55.809817
• Title: Can LLMs Maintain Fundamental Abilities under KV Cache Compression?
• Title（参考訳）: LLMはKVキャッシュ圧縮の下で基本能力を維持することができるか?
• Authors: Xiang Liu, Zhenheng Tang, Hong Chen, Peijie Dong, Zeyu Li, Xiuze Zhou, Bo Li, Xuming Hu, Xiaowen Chu,
• Abstract要約: 我々は,KVキャッシュ圧縮手法を,世界知識,コモンセンス推論,算術推論,コード生成,安全性,長文理解・生成など多種多様なタスクにわたって評価する。 解析の結果,KVキャッシュ圧縮手法はタスク固有の性能劣化を示すことがわかった。 ショットレベルのセマンティックコヒーレンスを維持しつつ、プリフィルとデコードフェーズを明確に扱う新しい圧縮手法ShotKVを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.510433427184385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates an under-explored challenge in large language models (LLMs): the impact of KV cache compression methods on LLMs' fundamental capabilities. While existing methods achieve impressive compression ratios on long-context benchmarks, their effects on core model capabilities remain understudied. We present a comprehensive empirical study evaluating prominent KV cache compression methods across diverse tasks, spanning world knowledge, commonsense reasoning, arithmetic reasoning, code generation, safety, and long-context understanding and generation.Our analysis reveals that KV cache compression methods exhibit task-specific performance degradation. Arithmetic reasoning tasks prove particularly sensitive to aggressive compression, with different methods showing performance drops of $17.4\%$-$43.3\%$. Notably, the DeepSeek R1 Distill model exhibits more robust compression tolerance compared to instruction-tuned models, showing only $9.67\%$-$25.53\%$ performance degradation. Based on our analysis of attention patterns and cross-task compression performance, we propose ShotKV, a novel compression approach that distinctly handles prefill and decoding phases while maintaining shot-level semantic coherence. Empirical results show that ShotKV achieves $9\%$-$18\%$ performance improvements on long-context generation tasks under aggressive compression ratios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LLMの基本機能に対するKVキャッシュ圧縮手法の影響について検討する。 従来の手法では長文ベンチマークでは印象的な圧縮比が達成されているが,コアモデルの性能への影響はいまだ検討されていない。 我々は,KVキャッシュ圧縮手法がタスク固有の性能劣化を示すことを示すとともに,世界的知識,コモンセンス推論,算術推論,コード生成,安全性,長期コンテキスト理解・生成など多岐にわたるKVキャッシュ圧縮手法を総合的に評価した。 算術的推論タスクは、攻撃的な圧縮に対して特に敏感であり、異なる手法では17.4\%=-43.3\%$のパフォーマンス低下を示す。 特筆すべきは、DeepSeek R1 Distillモデルは、命令調整されたモデルと比較して、より堅牢な圧縮耐性を示し、わずか9.67\%$-25.53\%$パフォーマンス劣化を示したことである。 注意パターンの解析とクロスタスク圧縮性能に基づいて、ショットレベルのセマンティックコヒーレンスを維持しつつ、プリフィルとデコードフェーズを明確に扱う新しい圧縮手法ShotKVを提案する。 実験結果から,ShotKVはアグレッシブ圧縮比下での長文生成タスクの性能改善を9\%$-18\%$で達成していることがわかった。

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