論文の概要: YouZhi: Towards High-Concurrency Financial LLMs via Adaptive GQA-to-MLA Transition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05868v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 08:44:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.658906
• Title: YouZhi: Towards High-Concurrency Financial LLMs via Adaptive GQA-to-MLA Transition
• Title（参考訳）: YouZhi: 適応型GQA-MLA遷移による高速金融LLMの実現に向けて
• Authors: PSBC LLM Team, Huawei LLM Team, Ruihan Long, Junjie Wu, Tianan Zhang, Duo Zhang, Yaozong Wu, Jinbin Fu, Chang Liu, Zhentao Tang, Wenshuang Yang, Xin Wang, Zhihao Song, Ning Huang, Wenjing Xu, Shuai Zong, Shupei Sun, Sen Wang, Jing Hu, Bin Wang, Xinyu Wang, Junkui Ju, Zequn Ding, Jie Ran, Man Luo, Shixiong Kai, Linkai Hou, Kaichao Liang, Hu Zhao, Yang Zhao, Shucheng Lin, Wei Yu, Chenghan Jiang, Jingjing Ding, Jiahui Zhang, Tian Jin, Yuhang Zhang, Dong Guo, Wei Sun, Jun Xie, Jianwei Li, Lei Cao, Pei Li, Jiabin Li, Jia Yuan, Rui Yuan, Jing Zhu, Mingxuan Yuan, Zhangcheng Lv, Xin Jiang, Xiuhong Fei, Xiaozhe Ren, Yulong Li, Zhipeng Zhang, Hang Wang, Zhaohui Xu, Rui Zhao, Yibo He, Xinzhuang Niu,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、大きな金融革新をもたらすが、そのデプロイメントはKVキャッシュメモリのオーバーヘッドによってボトルネックになる。 我々は,Huawei Ascendエコシステム上に構築された包括的な構造遷移とトレーニングパイプラインによって強化された,高効率な金融LLMであるYouZhi-LLMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.52944812151664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) drive significant financial innovations, yet their high-concurrency deployment is severely bottlenecked by KV cache memory overhead, which inflates infrastructure costs and throttles scalability. To address this, we propose YouZhi-LLM, a highly efficient financial LLM empowered by a comprehensive structural transition and training pipeline natively built on the Huawei Ascend ecosystem. At its algorithmic core, YouZhi-LLM features a layer-adaptive GQA-to-MLA transition framework that dynamically assigns per-layer FreqFold sizes, maximizing KV-cache compression while minimizing perplexity degradation. To recover representation capacity and inject domain expertise, the Ascend-based training pipeline seamlessly integrates generalized knowledge distillation with financial-specific supervised fine-tuning. Evaluations demonstrate the superiority of this systematic approach, with the adaptive transition reducing perplexity degradation by up to 35% over uniform baselines. Crucially, when evaluated on Ascend NPUs via vLLM-Ascend, the massive KV-cache reduction translates directly into deployment efficiency. Compared to their respective base models, YouZhi-7B yields a 12.3% improvement in average financial benchmark score alongside a 2.69$\times$ increase in maximum concurrency; similarly, YouZhi-14B achieves a 7.0% accuracy gain and a 2.43$\times$ concurrency boost, establishing a new paradigm for cost-effective, high-throughput financial inference.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は大きな金融革新をもたらすが、その高速なデプロイメントはKVキャッシュメモリのオーバーヘッドによって著しくボトルネックとなり、インフラストラクチャのコストが膨らみ、スケーラビリティが損なわれる。 そこで我々は,Huawei Ascendエコシステム上にネイティブに構築された包括的な構造遷移とトレーニングパイプラインによって強化された,高効率な金融LLMであるYouZhi-LLMを提案する。 アルゴリズムコアでは、YouZhi-LLMは層適応型GQA-to-MLAトランジションフレームワークを備え、層ごとのFreqFoldサイズを動的に割り当て、KV-cache圧縮を最大化し、パープレキシティ劣化を最小限にする。 表現能力の回復とドメインの専門知識の注入のために、Ascendベースのトレーニングパイプラインは、一般的な知識蒸留と金融特有の微調整をシームレスに統合する。 適応的遷移は均一なベースラインに対して最大35%のパープレキシティ劣化を減少させる。 重要なことは、vLLM-Ascendを介してAscend NPUを評価した場合、大規模なKV-cache削減は、直接デプロイ効率に変換される。 それぞれのベースモデルと比較すると、YouZhi-7Bは平均的な金融ベンチマークスコアを12.3%改善し、最大並行性は2.69$\times$上昇し、YouZhi-14Bは7.0%の精度向上と2.43$\times$並行性向上を実現し、コスト効率の高い高スループットの金融推論のための新しいパラダイムを確立している。

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