論文の概要: Less Is More: Training-Free Sparse Attention with Global Locality for Efficient Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07101v1
• Date: Sat, 09 Aug 2025 21:10:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.700357
• Title: Less Is More: Training-Free Sparse Attention with Global Locality for Efficient Reasoning
• Title（参考訳）: より少ないもの:効率的な推論のためのグローバルな局所性を考慮したトレーニング不要なスパースアテンション
• Authors: Lijie Yang, Zhihao Zhang, Arti Jain, Shijie Cao, Baihong Yuan, Yiwei Chen, Zhihao Jia, Ravi Netravali,
• Abstract要約: 推論タスクのためのトレーニング不要なスパースアテンション機構であるLessIsMoreを紹介する。 LessIsMoreは、最近のコンテキスト情報とローカルアテンションヘッドからのトークン選択を集約する。 従来のスパースアテンション方式に比べて、エンド・ツー・エンドのスピードアップが1.13タイムズで達成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.808478519221577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large reasoning models achieve strong performance through test-time scaling but incur substantial computational overhead, particularly from excessive token generation when processing short input prompts. While sparse attention mechanisms can reduce latency and memory usage, existing approaches suffer from significant accuracy degradation due to accumulated errors during long-generation reasoning. These methods generally require either high token retention rates or expensive retraining. We introduce LessIsMore, a training-free sparse attention mechanism for reasoning tasks, which leverages global attention patterns rather than relying on traditional head-specific local optimizations. LessIsMore aggregates token selections from local attention heads with recent contextual information, enabling unified cross-head token ranking for future decoding layers. This unified selection improves generalization and efficiency by avoiding the need to maintain separate token subsets per head. Evaluation across diverse reasoning tasks and benchmarks shows that LessIsMore preserves -- and in some cases improves -- accuracy while achieving a $1.1\times$ average decoding speed-up compared to full attention. Moreover, LessIsMore attends to $2\times$ fewer tokens without accuracy loss, achieving a $1.13\times$ end-to-end speed-up compared to existing sparse attention methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模な推論モデルは、テストタイムのスケーリングによって強力なパフォーマンスを達成するが、特にショートインプットプロンプトを処理する場合の過剰なトークン生成によって、かなりの計算オーバーヘッドが発生する。 スパースアテンション機構はレイテンシとメモリ使用量を減らすことができるが、既存のアプローチは、長期の推論において蓄積されたエラーにより、大幅に精度が低下する。 これらの方法は一般的に高いトークン保持率または高価な再トレーニングを必要とする。 従来のヘッド固有局所最適化に頼るのではなく,グローバルなアテンションパターンを活用する,推論タスクのためのトレーニング不要なスパースアテンション機構であるLessIsMoreを紹介する。 LessIsMoreは、ローカルアテンションヘッドからのトークン選択を最近のコンテキスト情報に集約し、将来のデコードレイヤのクロスヘッドトークンランキングを統一する。 この統一された選択は、ヘッダごとに別々のトークンサブセットを維持する必要をなくすことで、一般化と効率を向上させる。 様々な推論タスクやベンチマークによる評価は、LessIsMoreが(場合によっては)正確さを保ちながら、完全な注意よりも平均デコード速度を1.1\times$1.1\timesで達成していることを示している。 さらに、LessIsMoreは、精度を損なうことなくトークンを減らし、1.13\times$エンド・ツー・エンドのスピードアップを達成した。

関連論文リスト

• Accelerate Speculative Decoding with Sparse Computation in Verification [49.74839681322316]
  投機的復号化は、複数のドラフトトークンを並列に検証することにより、自動回帰言語モデル推論を加速する。 既存のスペーシフィケーション方式は主にトークン・バイ・トーケンの自己回帰復号化のために設計されている。 そこで本研究では,注目度,FFN,MoEを両立させるスパース検証フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-26T07:53:41Z)
• Arbitrage: Efficient Reasoning via Advantage-Aware Speculation [71.45710345765528]
  投機的復号化は、高速だが不正確なドラフトモデルを用いて推論を加速し、自動回帰的にトークンを提案する。 しかし、意味論的に等価なステップにおけるトークンミスマッチによる不要な拒絶のため、従来のトークンレベルの投機的デコーディングは、タスクの推論に苦労する。 提案するArbitrageは,ドラフトモデルとターゲットモデルとの相対的優位性に基づいて動的に生成をルーティングする,新しいステップレベルの投機生成フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-04T17:50:53Z)
• TokenSqueeze: Performance-Preserving Compression for Reasoning LLMs [57.217593337454026]
  TokenSqueezeは、パフォーマンスを保ち、自己生成データにのみ依存しながら推論パスを凝縮する新しいLong2Shortメソッドである。 TokenSqueeze は MATH500 ベンチマークの精度を維持しながらトークンの使用量を削減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-17T10:38:56Z)
• DELTA: Dynamic Layer-Aware Token Attention for Efficient Long-Context Reasoning [6.468843780300177]
  モデル精度を犠牲にすることなく計算効率を向上する訓練不要なスパースアテンション機構である textbfDELTA を提案する。 この結果から,中間注意マップの選択的再利用は,より効率的な長文推論への頑健な道を提供することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-10T21:37:49Z)
• Intra-request branch orchestration for efficient LLM reasoning [52.68946975865865]
  大規模言語モデル(LLM)は、複雑なタスクの正確性を改善するために、推論時推論アルゴリズムにますます依存している。 それまでの作業は、トークンの使用を減らすことを中心に、多くの場合、正確さを犠牲にしつつ、他のレイテンシ要因を見越すことに重点を置いていた。 本稿では,LLMサービスシステムであるDUCHESSについて,予測によって導かれるリクエスト内ブランチオーケストレーションにより,精度を犠牲にすることなく,コストとレイテンシを低減できるシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T15:52:08Z)
• Training-Free Token Pruning via Zeroth-Order Gradient Estimation in Vision-Language Models [16.540220733551823]
  VLM(Large Vision-Language Models)は、強力なマルチモーダル推論を実現するが、冗長な視覚トークンから重い推論コストを発生させる。 注意に基づく手法は、しばしばレイヤやヘッド間で不安定な生の注意スコアに依存する。 簡単な直感に基づいて構築されたトレーニング不要のフレームワークとして,我々の提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-29T14:20:05Z)
• On the Bias of Next-Token Predictors Toward Systematically Inefficient Reasoning: A Shortest-Path Case Study [4.319482898846564]
  大規模言語モデルにおける推論を改善するための2つの重要な要因について検討する。 我々は、カスタムトークン化器を用いて、質問-トレース-回答三重項に対してデコーダのみの変換器を訓練する。 同じトレーニングの予算で、非効率なトレースで訓練されたモデルは、目に見えないグラフよりも一般化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-07T18:00:06Z)
• Think Clearly: Improving Reasoning via Redundant Token Pruning [57.01254508252785]
  推論過程における冗長性を意図的に除去することで、性能が大幅に向上することを示す。 本手法は, 推論集約型ベンチマークにおいて, トレーニングを伴わずに, 全体的な精度を著しく向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-17T06:04:01Z)
• Multipole Attention for Efficient Long Context Reasoning [64.94673641704289]
  大規模推論モデル (LRM) は複雑な問題解決タスクにおいて有望な精度の向上を示す。 LRMは、答える前に考えるために、長い連鎖推論を生成する必要がある。 本稿では,重要なトークンに対してのみ正確に注意を払うことで,自己回帰推論を高速化するマルチポール注意法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-16T03:00:40Z)
• ThinkLess: A Training-Free Inference-Efficient Method for Reducing Reasoning Redundancy [8.962703809086628]
  ThinkLessは推論効率のよいフレームワークで、推論生成を早期に終了し、モデルを変更することなく出力品質を維持する。 我々はThinkLessが完全長のChain-of-Thought(CoT)デコードに匹敵する精度を実現し,デコード時間とメモリ消費を大幅に削減することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-21T15:58:16Z)
• Delta Attention: Fast and Accurate Sparse Attention Inference by Delta Correction [52.14200610448542]
  変圧器は二次的な複雑さを持ち、長いシーケンスに対して高い推論コストとレイテンシをもたらす。 本稿では、この分布シフトを修正するためのシンプルで斬新で効果的な手順を提案する。 1Mトークンのプリフィル処理では,Flash Attention 2の32倍の速度で,約98.5%の間隔を維持することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-16T13:48:33Z)
• Pushing the Limits of Low-Bit Optimizers: A Focus on EMA Dynamics [64.62231094774211]
  ステートフル(例えばアダム)は、最適収束を達成するために、モデルサイズを2倍も補助情報を維持する。 SOLOにより、アダムスタイルは3ビットまたは2ビットの精度で量子化された状態を維持することができる。 したがって、SOLOはAdamスタイルにシームレスに適用でき、精度の低下を最小限に抑えることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-01T06:47:45Z)
• Sparsity Forcing: Reinforcing Token Sparsity of MLLMs [40.93786579652003]
  マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)におけるトークンの分散性を,単純なRLベースのポストトレーニングフレームワークであるtextitSparsity Forcing を用いて明示的に強化する。 本手法では,複数ロールアウトを異なるトークン予算で実行し,効率(トーケン還元率)と性能(回答正当性)の両方を共同報酬として定式化することにより,効率・正確性トレードオフを探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-23T01:45:55Z)
• Tactic: Adaptive Sparse Attention with Clustering and Distribution Fitting for Long-Context LLMs [10.52833484759311]
  本稿では,空間適応型かつキャリブレーションフリーなスパースアテンション機構であるTacticを提案する。 固定されたトークン予算ではなく、累積的な注意スコアに基づいてトークンを動的に選択する。 我々は、Tacticが既存のスパースアテンションアルゴリズムより優れており、精度が良く、7.29倍のデコードアテンションスピードアップを実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T08:39:43Z)
• AttentionPredictor: Temporal Pattern Matters for Efficient LLM Inference [51.1972443343829]
  本稿では,最初の学習に基づくクリティカルトークン識別手法であるAttentionPredictorを提案する。 注意予測器は、無視可能なメモリを消費しながら、注意スコアを正確に予測する。 また、トークン時間オーバーヘッドを隠蔽してデコードステージを高速化する、クロストークンクリティカルキャッシュプリフェッチフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T13:41:46Z)
• RefreshKV: Updating Small KV Cache During Long-form Generation [54.00118604124301]
  生成中の入力トークンのサブセットに対して、完全なコンテキストアテンションとアテンションを柔軟に交互に交互に切り替える新しい推論手法RefreshKVを提案する。 本手法をオフザシェルフ LLM に適用することにより,様々な長文生成タスクの性能を向上しつつ,エビクションベースの手法に匹敵する高速化を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-08T18:57:07Z)

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。