論文の概要: KVzip: Query-Agnostic KV Cache Compression with Context Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23416v1
• Date: Thu, 29 May 2025 13:05:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.860207
• Title: KVzip: Query-Agnostic KV Cache Compression with Context Reconstruction
• Title（参考訳）: KVzip:コンテキスト再構成によるクエリ非依存KVキャッシュ圧縮
• Authors: Jang-Hyun Kim, Jinuk Kim, Sangwoo Kwon, Jae W. Lee, Sangdoo Yun, Hyun Oh Song,
• Abstract要約: トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、推論中にキー値(KV)ペアとしてキャッシュコンテキストを持つ。 コンテキストの長さが大きくなると、KVキャッシュのサイズが拡大し、メモリオーバーヘッドが大きくなり、注意の遅延が増大する。 本稿では,クエリに依存しないKVキャッシュ消去手法であるKVzipを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.489744618357655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based large language models (LLMs) cache context as key-value (KV) pairs during inference. As context length grows, KV cache sizes expand, leading to substantial memory overhead and increased attention latency. This paper introduces KVzip, a query-agnostic KV cache eviction method enabling effective reuse of compressed KV caches across diverse queries. KVzip quantifies the importance of a KV pair using the underlying LLM to reconstruct original contexts from cached KV pairs, subsequently evicting pairs with lower importance. Extensive empirical evaluations demonstrate that KVzip reduces KV cache size by 3-4$\times$ and FlashAttention decoding latency by approximately 2$\times$, with negligible performance loss in question-answering, retrieval, reasoning, and code comprehension tasks. Evaluations include various models such as LLaMA3.1-8B, Qwen2.5-14B, and Gemma3-12B, with context lengths reaching up to 170K tokens. KVzip significantly outperforms existing query-aware KV eviction methods, which suffer from performance degradation even at a 90% cache budget ratio under multi-query scenarios.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、推論中にキー値(KV)ペアとしてキャッシュコンテキストを持つ。 コンテキストの長さが大きくなると、KVキャッシュのサイズが拡大し、メモリオーバーヘッドが大きくなり、注意の遅延が増大する。 本稿では,クエリに依存しないKVキャッシュ消去手法であるKVzipを紹介する。 KVzipは、基礎となるLLMを使ってキャッシュされたKVペアから元のコンテキストを再構築するKVペアの重要性を定量化する。 KVzipは、KVキャッシュサイズを3～4$\times$に、FlashAttentionデコード遅延を約2$\times$に減らし、問合せ、検索、推論、コード理解タスクにおける無視可能なパフォーマンス損失を示している。 評価には、LLaMA3.1-8B、Qwen2.5-14B、Gemma3-12Bなどの様々なモデルが含まれており、コンテキスト長は170Kトークンに達する。 KVzipは、マルチクエリのシナリオにおいて90%のキャッシュ予算比でもパフォーマンスの低下に悩まされる既存のクエリ対応KV消去手法を著しく上回っている。

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