この論文は、大規模言語モデル(LLM)の推論効率を向上させる新しい手法であるKVSharerを提案しています。LLMは目覚ましい能力を発揮する一方で、その巨大なモデルサイズが推論時のGPUメモリ消費の増大を引き起こしています。特に、アテンションマップのキーとバリューを保存するKVキャッシュは、メモリ消費の80%以上を占めており、その効率化が課題となっています。
従来のKVキャッシュ圧縮手法は、単一のTransformer層内における圧縮、すなわち層内圧縮に焦点を当ててきました。しかし、層間でのKVキャッシュ圧縮、つまりメモリ使用量を最小限に抑えるために一部の層のKVキャッシュのみを計算する手法は、ほとんど研究されていません。
KVSharerは、既存の学習済みLLMに対して追加学習なしで適用できるプラグアンドプレイ方式を採用しています。直感的には類似したKVキャッシュを共有することが効率的であると考えられますが、KVSharerは経験的に発見された逆説的な現象に基づいています。つまり、2つの層のKVキャッシュの類似度が低い場合、推論時に一方の層のKVキャッシュをもう一方の層と共有しても、モデルの性能は大幅には低下しないというものです。
KVSharerは、この観察に基づき、推論時に異なる層間でKVキャッシュを共有するための探索戦略を採用しています。具体的には、まずキャリブレーションデータセットを用いて推論を行い、任意の2つの層のKVキャッシュ間のユークリッド距離を計算します。そして、ユークリッド距離が大きい順に、つまり類似度が低い順にKVキャッシュのペアをソートします。次に、対応するKVキャッシュを順番に置き換えていき、その過程でモデルの出力が可能な限り元のモデルと一致するようにします。
実験の結果、KVSharerはGPUメモリ消費量を大幅に削減しながら、モデルの性能の大部分を維持できることが示されました。例えば、元のメモリ使用量の70%しか使用しない場合でも、モデルの性能の95%以上を維持することができました。また、KVSharerは既存の層内KVキャッシュ圧縮手法と互換性があり、LLMのメモリ最適化に対する補完的なアプローチを提供します。
KVSharerは、LLMの推論効率を向上させるための有望な手法です。今後は、より大規模なLLMや、より複雑なタスクに対するKVSharerの効果を検証していく必要があります。また、KVSharerの探索戦略を改善することで、さらに効率的なKVキャッシュ共有を実現できる可能性があります。
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