論文の概要: Towards Economical Inference: Enabling DeepSeek's Multi-Head Latent Attention in Any Transformer-based LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14837v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 18:50:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:29:40.145850
• Title: Towards Economical Inference: Enabling DeepSeek's Multi-Head Latent Attention in Any Transformer-based LLMs
• Title（参考訳）: 経済学的推論に向けて--DeepSeekのトランスフォーマーをベースとしたLCMにおけるマルチヘッド潜在意識の実現
• Authors: Tao Ji, Bin Guo, Yuanbin Wu, Qipeng Guo, Lixing Shen, Zhan Chen, Xipeng Qiu, Qi Zhang, Tao Gui,
• Abstract要約: MLA(Multi-head Latent Attention)は、効率的かつ経済的推論を保証するために設計された革新的なアーキテクチャである。 本稿では,マルチヘッドアテンションからMLAへの移行のための,データ効率の良いファインチューニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.74225314708225
• License:
• Abstract: Multi-head Latent Attention (MLA) is an innovative architecture proposed by DeepSeek, designed to ensure efficient and economical inference by significantly compressing the Key-Value (KV) cache into a latent vector. Compared to MLA, standard LLMs employing Multi-Head Attention (MHA) and its variants such as Grouped-Query Attention (GQA) exhibit significant cost disadvantages. Enabling well-trained LLMs (e.g., Llama) to rapidly adapt to MLA without pre-training from scratch is both meaningful and challenging. This paper proposes the first data-efficient fine-tuning method for transitioning from MHA to MLA (MHA2MLA), which includes two key components: for partial-RoPE, we remove RoPE from dimensions of queries and keys that contribute less to the attention scores, for low-rank approximation, we introduce joint SVD approximations based on the pre-trained parameters of keys and values. These carefully designed strategies enable MHA2MLA to recover performance using only a small fraction (0.3% to 0.6%) of the data, significantly reducing inference costs while seamlessly integrating with compression techniques such as KV cache quantization. For example, the KV cache size of Llama2-7B is reduced by 92.19%, with only a 0.5% drop in LongBench performance.
• Abstract（参考訳）: MLA(Multi-head Latent Attention)はDeepSeekによって提案された革新的なアーキテクチャであり、キーバリュー(KV)キャッシュを遅延ベクトルに大幅に圧縮することにより、効率的かつ経済的推論を保証するように設計されている。 MLAと比較すると、MHA(Multi-Head Attention)とGQA(Grouped-Query Attention)のような変種を用いた標準LLMは、コスト面で大きな欠点がある。 順調に訓練されたLSM(例えばLlama)をスクラッチから事前訓練することなく、迅速にMLAに適応させることは有意義かつ困難である。 本稿では,MHA から MLA (MHA2MLA) へ移行する最初のデータ効率な微調整手法を提案する。この手法は,部分RoPE ではクエリの次元から RoPE を取り除き,低ランク近似ではキーと値の事前学習パラメータに基づく共同SVD近似を導入する。 これらの慎重に設計された戦略により、MHA2MLAはデータのごく一部(0.3%から0.6%)しか使用せず、KVキャッシュ量子化のような圧縮技術とシームレスに統合しながら、推論コストを大幅に削減できる。 例えば、Llama2-7BのKVキャッシュサイズは92.19%削減され、LongBenchのパフォーマンスは0.5%低下した。

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