論文の概要: ParallelComp: Parallel Long-Context Compressor for Length Extrapolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14317v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 07:10:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:28:12.949564
• Title: ParallelComp: Parallel Long-Context Compressor for Length Extrapolation
• Title（参考訳）: ParallelComp:長さ外挿用並列長コンテキスト圧縮機
• Authors: Jing Xiong, Jianghan Shen, Chuanyang Zheng, Zhongwei Wan, Chenyang Zhao, Chiwun Yang, Fanghua Ye, Hongxia Yang, Lingpeng Kong, Ngai Wong,
• Abstract要約: ParallelCompは、長文外挿のためのトレーニング不要のメソッドである。 コンテクスト長を4Kから128Kに拡張し、高いスループットを維持し、パープレキシティを保存する。 我々の分析は、並列注意機構における注意バイアスに関する新たな洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.68913021512016
• License:
• Abstract: Efficiently handling long contexts is crucial for large language models (LLMs). While rotary position embeddings (RoPEs) enhance length generalization, effective length extrapolation remains challenging and often requires costly fine-tuning. In contrast, recent training-free approaches suffer from the attention sink phenomenon, leading to severe performance degradation. In this paper, we introduce ParallelComp, a novel training-free method for long-context extrapolation that extends LLMs' context length from 4K to 128K while maintaining high throughput and preserving perplexity, and integrates seamlessly with Flash Attention. Our analysis offers new insights into attention biases in parallel attention mechanisms and provides practical solutions to tackle these challenges. To mitigate the attention sink issue, we propose an attention calibration strategy that reduces biases, ensuring more stable long-range attention. Additionally, we introduce a chunk eviction strategy to efficiently manage ultra-long contexts on a single A100 80GB GPU. To further enhance efficiency, we propose a parallel KV cache eviction technique, which improves chunk throughput by 1.76x, thereby achieving a 23.50x acceleration in the prefilling stage with negligible performance loss due to attention calibration. Furthermore, ParallelComp achieves 91.17% of GPT-4's performance on long-context tasks using an 8B model trained on 8K-length context, outperforming powerful closed-source models such as Claude-2 and Kimi-Chat.
• Abstract（参考訳）: 長いコンテキストを効率的に扱うことは、大きな言語モデル(LLM)にとって非常に重要です。 回転位置埋め込み(RoPE)は長さの一般化を促進するが、有効長の外挿は依然として困難であり、しばしばコストのかかる微調整を必要とする。 対照的に、最近のトレーニングフリーアプローチは注意シンク現象に悩まされ、パフォーマンスが著しく低下する。 本稿では,LLMのコンテキスト長を4Kから128Kまで拡張し,高いスループットを維持し,難易度を保ちつつ,Flash Attentionとシームレスに統合する,長文補間のための新しいトレーニングフリー手法であるParallelCompを紹介する。 我々の分析は、並列注意機構における注意バイアスに関する新たな洞察を提供し、これらの課題に取り組むための実践的な解決策を提供する。 注意シンク問題を緩和するために、バイアスを低減し、より安定した長距離の注意を確実にする注意校正戦略を提案する。 さらに、1つのA10080GB GPU上で超長コンテキストを効率的に管理するためのチャンク消去戦略を導入する。 さらに効率を向上するため,並列KVキャッシュ消去手法を提案する。これはチャンクスループットを1.76倍に向上し,注意校正による性能損失が無視できるプリフィルステージにおいて,23.50倍の高速化を実現する。 さらに、ParallelCompは8Kのコンテキストで訓練された8Bモデルを使用して、GPT-4の長文タスクにおけるパフォーマンスの91.17%を達成し、Claude-2やKim-Chatのような強力なクローズソースモデルよりも優れている。

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