論文の概要: Activation-aware Probe-Query: Effective Key-Value Retrieval for Long-Context LLMs Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13542v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 08:50:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:01:33.586259
• Title: Activation-aware Probe-Query: Effective Key-Value Retrieval for Long-Context LLMs Inference
• Title（参考訳）: アクティベーション・アウェアなプローブクエリ:長期LLM推論のための有効キー値検索
• Authors: Qingfa Xiao, Jiachuan Wang, Haoyang Li, Cheng Deng, Jiaqi Tang, Shuangyin Li, Yongqi Zhang, Jun Wang, Lei Chen,
• Abstract要約: 我々は,プローブ-textbfQuery を動的に決定し,関連する textbfKV ペアを推論するために利用する,トレーニングフリーの textbfActivation-aware アプローチである textbfActQKV を提案する。 Long-Bench と $infty$ Benchmarks の実験では、競合する推論品質とリソース効率を備えた最先端のパフォーマンスが実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.71209737306054
• License:
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have showcased exceptional performance in long-context tasks, while facing significant inference efficiency challenges with limited GPU memory. Existing solutions first proposed the sliding-window approach to accumulate a set of historical \textbf{key-value} (KV) pairs for reuse, then further improvements selectively retain its subsets at each step. However, due to the sparse attention distribution across a long context, it is hard to identify and recall relevant KV pairs, as the attention is distracted by massive candidate pairs. Additionally, we found it promising to select representative tokens as probe-Query in each sliding window to effectively represent the entire context, which is an approach overlooked by existing methods. Thus, we propose \textbf{ActQKV}, a training-free, \textbf{Act}ivation-aware approach that dynamically determines probe-\textbf{Q}uery and leverages it to retrieve the relevant \textbf{KV} pairs for inference. Specifically, ActQKV monitors a token-level indicator, Activation Bias, within each context window, enabling the proper construction of probe-Query for retrieval at pre-filling stage. To accurately recall the relevant KV pairs and minimize the irrelevant ones, we design a dynamic KV cut-off mechanism guided by information density across layers at the decoding stage. Experiments on the Long-Bench and $\infty$ Benchmarks demonstrate its state-of-the-art performance with competitive inference quality and resource efficiency.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、長いコンテキストタスクにおいて例外的なパフォーマンスを示しつつ、GPUメモリに制限のある推論効率の問題に直面している。 既存の解はまず、再利用のために一連の歴史的 \textbf{key-value} (KV) ペアを蓄積するスライディング・ウインドウ法を提案し、さらに各ステップでその部分集合を選択的に保持した。 しかし, 長期にわたる注意分布が小さいため, KV対を同定し, 思い出すことは困難である。 さらに、各スライディングウィンドウでプローブクエリとして代表トークンを選択することで、コンテキスト全体を効果的に表現できることがわかりました。 そこで我々は,プローブ-\textbf{Q}uery を動的に決定し,それを利用して関連する \textbf{ActQKV} ペアの推論を行う,訓練不要な \textbf{Act}ivation-aware アプローチである \textbf{ActQKV} を提案する。 具体的には、ActQKVは各コンテキストウィンドウ内でトークンレベルインジケータであるActivation Biasを監視し、プリフィルステージでの検索のためのプローブクエリの適切な構築を可能にする。 関連するKVペアを正確にリコールし、無関係なペアを最小化するために、復号段階における層間の情報密度によって誘導される動的KV遮断機構を設計する。 Long-Benchと$\infty$ Benchmarksの実験では、競合する推論品質とリソース効率を備えた最先端のパフォーマンスが実証されている。

関連論文リスト

• SCBench: A KV Cache-Centric Analysis of Long-Context Methods [61.025422435235456]
  KVキャッシュ中心の視点から長文の手法を評価するベンチマークであるSCBenchを紹介する。 我々は、Gated Linear RNNsやMamba-Attention Hybridsを含む8つのカテゴリの長期コンテキストソリューションについて、広範なKVキャッシュ中心の分析を行う。 本研究は,O(n)メモリとサブO(n2)プリフィルによるスパース符号化が堅牢に動作する一方で,サブO(n)メモリ手法がマルチターンシナリオに悩まされていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-13T17:59:52Z)
• Ltri-LLM: Streaming Long Context Inference for LLMs with Training-Free Dynamic Triangular Attention Pattern [13.314424072207379]
  我々は,KVをスパンに分割し,それらをオフラインインデックスに格納し,関連するKVをメモリに格納するLtri-LLMフレームワークを提案する。 一般的な長文ベンチマークによる実験結果から,Ltri-LLMは効率のよいストリーミングベース推論を維持しつつ,FAに近い性能を達成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-06T03:46:06Z)
• Cross-Self KV Cache Pruning for Efficient Vision-Language Inference [19.062950348441426]
  KVキャッシュプルーニングは、長文自動回帰生成におけるメモリと計算コストを削減するための有望な手法として登場した。 我々は、注意スコアをモダリティ内注意(同じモダリティ)とモダリティ間注意(全体モダリティ)に分解することを提案する。 最終的なトレーニング不要手法である textbfCross-textbfSelf textbfPruning (CSP) は、完全なKVキャッシュを持つモデルと比較して、競争性能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-05T22:47:17Z)
• PrefixKV: Adaptive Prefix KV Cache is What Vision Instruction-Following Models Need for Efficient Generation [65.36715026409873]
  キー値(KV)キャッシュは、長い入力シーケンスと出力シーケンスを必要とするが、特に高い推論コストに寄与する。 ここでは,すべてのレイヤのKVキャッシュサイズを決定するという課題を,最適なグローバルプレフィックス設定を探すタスクに再編成するPrefixKVを提案する。 本手法は他の手法と比較して最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-04T15:48:59Z)
• ClusterKV: Manipulating LLM KV Cache in Semantic Space for Recallable Compression [10.003118268356017]
  ロングコンテキストは推論効率に重大な課題をもたらす。 本稿では,意味クラスタの粒度でトークンをリコールするClusterKVを紹介する。 実験結果から、ClusterKVは32kのコンテキスト長を持つ様々なタスクにおいて、無視可能な精度の損失が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-04T10:58:27Z)
• Squeezed Attention: Accelerating Long Context Length LLM Inference [64.11145320159126]
  本稿では,入力プロンプトの大部分を固定したLLMアプリケーションを高速化する機構として,Squeezed Attentionを提案する。 K-meansクラスタリングをオフラインで使用して、セマンティックな類似性に基づいて、固定されたコンテキストのキーをグループ化し、各クラスタを単一のセントロイド値で表現します。 そして、固定された文脈から重要なキーのみを用いて正確な注意を計算し、帯域幅と計算コストを削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T18:54:19Z)
• Recycled Attention: Efficient inference for long-context language models [54.00118604124301]
  本稿では,入力トークンのサブセットに対して,フルコンテキストアテンションとアテンションを交互に切り替える推論時間手法であるRecycled Attentionを提案する。 部分的に注意を払っていると、全注意を払っている前のトークンの注意パターンをリサイクルし、最も出席しているトークンの上位Kにのみ出席する。 提案手法は,局所的な文脈や注目スコアの高いトークンにのみ参加する推論時加速度法と比較して,現在の復号ステップに関連するトークンを柔軟に選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-08T18:57:07Z)
• Model Tells You Where to Merge: Adaptive KV Cache Merging for LLMs on Long-Context Tasks [21.815661269986425]
  KVMergerと呼ばれる新しいKVキャッシュマージ手法を提案し、長文タスクに対して適応的なKVキャッシュ圧縮を実現する。 我々のアプローチは、キー状態が1つのシーケンス内のトークンレベルで高い類似性を示すという興味深い観察にインスパイアされている。 我々は,制約メモリ予算下での長時間コンテキストタスクに対するKVMergerの有効性を示すため,広範囲な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T12:50:42Z)
• WSSOD: A New Pipeline for Weakly- and Semi-Supervised Object Detection [75.80075054706079]
  弱機能および半教師付きオブジェクト検出フレームワーク(WSSOD)を提案する。 エージェント検出器は、まず関節データセット上でトレーニングされ、弱注釈画像上で擬似境界ボックスを予測するために使用される。 提案フレームワークはPASCAL-VOC と MSCOCO のベンチマークで顕著な性能を示し,完全教師付き環境で得られたものと同等の性能を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T11:58:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。