論文の概要: Tactic: Adaptive Sparse Attention with Clustering and Distribution Fitting for Long-Context LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12216v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 08:39:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:28.205366
• Title: Tactic: Adaptive Sparse Attention with Clustering and Distribution Fitting for Long-Context LLMs
• Title（参考訳）: 戦術:長期LLMのためのクラスタリングと分散フィッティングによる適応スパース注意
• Authors: Kan Zhu, Tian Tang, Qinyu Xu, Yile Gu, Zhichen Zeng, Rohan Kadekodi, Liangyu Zhao, Ang Li, Arvind Krishnamurthy, Baris Kasikci,
• Abstract要約: 本稿では,空間適応型かつキャリブレーションフリーなスパースアテンション機構であるTacticを提案する。 固定されたトークン予算ではなく、累積的な注意スコアに基づいてトークンを動的に選択する。 我々は、Tacticが既存のスパースアテンションアルゴリズムより優れており、精度が良く、7.29倍のデコードアテンションスピードアップを実現していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.52833484759311
• License:
• Abstract: Long-context models are essential for many applications but face inefficiencies in loading large KV caches during decoding. Prior methods enforce fixed token budgets for sparse attention, assuming a set number of tokens can approximate full attention. However, these methods overlook variations in the importance of attention across heads, layers, and contexts. To address these limitations, we propose Tactic, a sparsity-adaptive and calibration-free sparse attention mechanism that dynamically selects tokens based on their cumulative attention scores rather than a fixed token budget. By setting a target fraction of total attention scores, Tactic ensures that token selection naturally adapts to variations in attention sparsity. To efficiently approximate this selection, Tactic leverages clustering-based sorting and distribution fitting, allowing it to accurately estimate token importance with minimal computational overhead. We show that Tactic outperforms existing sparse attention algorithms, achieving superior accuracy and up to 7.29x decode attention speedup. This improvement translates to an overall 1.58x end-to-end inference speedup, making Tactic a practical and effective solution for long-context LLM inference in accuracy-sensitive applications.
• Abstract（参考訳）: 長いコンテキストモデルは、多くのアプリケーションに必須であるが、デコード時に大きなKVキャッシュをロードする際の非効率性に直面している。 それまでの手法では、一定数のトークンが完全に注意を引くことができると仮定して、まばらな注意のために固定されたトークン予算を強制していた。 しかし、これらの手法は、頭、層、コンテキストにまたがる注意の重要性のバリエーションを見落としている。 これらの制約に対処するため,固定されたトークン予算ではなく,累積的なアテンションスコアに基づいてトークンを動的に選択するスパースアテンション機構であるTacticを提案する。 トータルアテンションスコアの目標割合を設定することで、Tacticはトークンの選択がアテンション空間のバリエーションに自然に適応することを保証します。 この選択を効率的に近似するために、Tacticはクラスタリングベースのソートと分散フィッティングを活用し、最小の計算オーバーヘッドでトークンの重要性を正確に見積もることができる。 我々は、Tacticが既存のスパースアテンションアルゴリズムより優れており、精度が良く、7.29倍のデコードアテンションスピードアップを実現していることを示す。 この改良により、全体的な1.58倍のエンドツーエンドの推論速度が向上し、Tacticは精度に敏感なアプリケーションにおけるLLMの長文推論のための実用的で効果的なソリューションとなった。

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