論文の概要: ReCalKV: Low-Rank KV Cache Compression via Head Reordering and Offline Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24357v2
• Date: Thu, 05 Jun 2025 02:27:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 14:14:43.139491
• Title: ReCalKV: Low-Rank KV Cache Compression via Head Reordering and Offline Calibration
• Title（参考訳）: ReCalKV: ヘッドリオーダとオフライン校正による低ランクKVキャッシュ圧縮
• Authors: Xianglong Yan, Zhiteng Li, Tianao Zhang, Linghe Kong, Yulun Zhang, Xiaokang Yang,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)はキーバリュー(KV)キャッシュを保存するのに必要な過剰なメモリによって制約されることが多い。 近年,KVキャッシュの隠蔽次元の低減について検討されている。 本稿では,KVキャッシュの隠れ次元を削減した後学習KVキャッシュ圧縮手法ReCalKVを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.81027217759433
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved remarkable performance, yet their capability on long-context reasoning is often constrained by the excessive memory required to store the Key-Value (KV) cache. This makes KV cache compression an essential step toward enabling efficient long-context reasoning. Recent methods have explored reducing the hidden dimensions of the KV cache, but many introduce additional computation through projection layers or suffer from significant performance degradation under high compression ratios. To address these challenges, we propose ReCalKV, a post-training KV cache compression method that reduces the hidden dimensions of the KV cache. We develop distinct compression strategies for Keys and Values based on their different roles and varying importance in the attention mechanism. For Keys, we propose Head-wise Similarity-aware Reordering (HSR), which clusters similar heads and applies grouped SVD to the key projection matrix, reducing additional computation while preserving accuracy. For Values, we propose Offline Calibration and Matrix Fusion (OCMF) to preserve accuracy without extra computational overhead. Experiments show that ReCalKV outperforms existing low-rank compression methods, achieving high compression ratios with minimal performance loss. The code and models will be available at: https://github.com/XIANGLONGYAN/ReCalKV.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は優れたパフォーマンスを達成しているが、キーバリュー(KV)キャッシュを保存するのに必要な過剰なメモリによって、長期コンテキスト推論の能力は制限されることが多い。 これにより、KVキャッシュ圧縮は、効率的な長文推論を可能にするための重要なステップとなる。 最近の方法では,KVキャッシュの隠れ次元の低減が検討されているが,プロジェクション層を通じての追加計算を導入する場合や,高い圧縮比下での大幅な性能劣化に悩まされる場合が多い。 これらの課題に対処するために,KVキャッシュの隠蔽次元を低減する後学習KVキャッシュ圧縮手法であるReCalKVを提案する。 キーとバリューの異なる役割とアテンションメカニズムの異なる重要性に基づいて、キーとバリューの異なる圧縮戦略を開発する。 Keysでは、類似した頭部をクラスタリングし、鍵投影行列にグループ化SVDを適用するHSR(Head-wise similarity-aware Reordering)を提案する。 本稿では,OCMF(Offline Calibration and Matrix Fusion)を提案する。 実験により、ReCalKVは既存の低ランク圧縮法よりも優れており、性能損失を最小限に抑えた高い圧縮比を実現している。 コードとモデルは、https://github.com/XIANGLONGYAN/ReCalKV.comで入手できる。

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