大語言(yan)模(mo)型(xing)（LLM）中的KV緩存壓縮與動態稀疏注(zhu)意力機(ji)制(zhi)設計
時間：2025-05-13 ; 來(lai)源：華清遠見
隨著大(da)語言模型（LLM）參數(shu)規模的(de)增(zeng)長，推(tui)理階(jie)段的(de)內存(cun)(cun)(cun)占用和計(ji)算(suan)復雜(za)度成為核心挑(tiao)戰(zhan)。傳統注(zhu)意力(li)機制(zhi)的(de)計(ji)算(suan)復雜(za)度隨序(xu)列長度呈二(er)次方增(zeng)長，而KV緩存(cun)(cun)(cun)的(de)內存(cun)(cun)(cun)消(xiao)耗可能(neng)高達數(shu)十GB（例如(ru)Llama2-7B處(chu)理100K token時(shi)需50GB內存(cun)(cun)(cun)）。為此，KV緩存(cun)(cun)(cun)壓縮(suo)與動(dong)態稀疏注(zhu)意力(li)成為提升效(xiao)率(lv)的(de)關鍵技術。
1）KV緩存壓縮
在Transformer架(jia)構的(de)大語(yu)言模(mo)型（LLM）中，KV緩存(cun)(cun)（Key-Value Caching） 是一種優化(hua)推理效率的(de)核(he)心技術。其(qi)原理是：在生成文本的(de)每個步驟(zou)中，模(mo)型會將中間計算的(de)鍵（Key）和值（Value）矩陣存(cun)(cun)儲下來，避免重(zhong)復計算。然(ran)而，隨著(zhu)序列(lie)長(chang)度增加，KV緩存(cun)(cun)的(de)內存(cun)(cun)占用會急劇增長(chang)。因此，KV緩存(cun)(cun)壓縮技術應運(yun)而生，旨在減少(shao)內存(cun)(cun)消耗(hao)并提(ti)升(sheng)推理速度。
KV緩(huan)存(cun)壓縮的核心(xin)技術主要(yao)集中在減少存(cun)儲需求和加速(su)數據處理兩個(ge)方面，常用的有以下幾種方法(fa)：
量化（Quantization）：通過降低數(shu)值(zhi)的精度(du)來(lai)減少存儲空間。例如，將32位浮(fu)(fu)點數(shu)轉換為8位整數(shu)或16位浮(fu)(fu)點數(shu)。盡管這可能會導(dao)致模型(xing)精度(du)略有下降，但通常(chang)可以通過適當(dang)的調整來(lai)保持性能不受顯著(zhu)影響(xiang)。
稀(xi)疏表示（Sparse Representation）：利用數據的(de)稀(xi)疏特(te)性，只(zhi)存(cun)(cun)(cun)儲非零元素及其位置信(xin)息(xi)。對于很多實際應用中(zhong)的(de)數據，尤其是經(jing)過注意力(li)機制(zhi)處(chu)理后的(de)鍵值對，可(ke)能(neng)存(cun)(cun)(cun)在大(da)量冗余或不重要的(de)信(xin)息(xi)，采(cai)用稀(xi)疏表示可(ke)以(yi)極大(da)地節省存(cun)(cun)(cun)儲空間(jian)。
編(bian)(bian)碼(ma)技術（Encoding Techniques）：使用高效的(de)編(bian)(bian)碼(ma)方(fang)(fang)案，如哈夫曼(man)編(bian)(bian)碼(ma)等熵(shang)編(bian)(bian)碼(ma)方(fang)(fang)法，來減(jian)少數(shu)據的(de)比特表示長度(du)。這種方(fang)(fang)法特別適用于那些頻(pin)率分(fen)布不(bu)均勻(yun)的(de)數(shu)據集。
低秩近(jin)似（Low-rank Approximation）：通(tong)過對原始(shi)高維數據(ju)進(jin)行(xing)降維處理，找到一個低維子空間來近(jin)似表示原始(shi)數據(ju)。這樣(yang)可以在保留關(guan)鍵(jian)信息的同時(shi)大幅減少(shao)數據(ju)規(gui)模。
局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing, LSH）：用于(yu)快(kuai)速查找相似(si)項的(de)技術。在(zai)KV緩存壓縮中，LSH可以幫助識別并(bing)合并(bing)相似(si)的(de)鍵值對(dui)，從而減少需(xu)要存儲的(de)數據量(liang)。
這(zhe)些(xie)技術既可(ke)以單獨使用(yong)(yong)，也(ye)可(ke)以結(jie)合使用(yong)(yong)以達(da)到最佳效果。通過這(zhe)些(xie)方(fang)法，KV緩存壓縮不僅能夠減少內(nei)存占用(yong)(yong)，還能加(jia)快數(shu)據檢(jian)索速度(du)，這(zhe)對于提高大型(xing)語言(yan)模型(xing)的效率至(zhi)關重要。此外，隨(sui)著技術的發(fa)展，還可(ke)能出現更多創新的方(fang)法來進一步優化這(zhe)一過程。
2）動態稀疏注意力機制
在(zai)(zai)標準的(de)Transformer架(jia)構中(zhong)，自注(zhu)意力機制要求對序(xu)列中(zhong)的(de)每個(ge)元素都(dou)進行兩(liang)兩(liang)比較，這導致了計(ji)算復雜度和內存使用量(liang)隨著(zhu)輸入(ru)長度的(de)增(zeng)加而急劇上升。動態稀疏注(zhu)意力機制旨在(zai)(zai)通過智能(neng)地減(jian)少不必要的(de)計(ji)算來解(jie)決這個(ge)問題(ti)。其(qi)核心思想是：
稀(xi)疏性：不是(shi)對(dui)序列中的所有(you)元(yuan)素都進(jin)行全(quan)范圍的注意力(li)計算，而是(shi)選擇(ze)性地關(guan)注那些(xie)最(zui)相關(guan)或最(zui)重(zhong)要的元(yuan)素。這意味著只有(you)一部(bu)分鍵值對(dui)會被處理，從而減(jian)少了(le)計算負擔(dan)。
動態(tai)性：所謂的“動態(tai)”，指的是這種(zhong)選擇不(bu)(bu)是固定(ding)的，而(er)是根(gen)(gen)據(ju)輸入的不(bu)(bu)同自適應調整(zheng)。換句話說(shuo)，模型能夠根(gen)(gen)據(ju)當前處理(li)的內容自動決(jue)定(ding)哪些位置之間的注意力計算是必(bi)要的。
常見的實(shi)現動態系數注意力(li)機(ji)制的方(fang)法(fa)包括(kuo)：
預(yu)(yu)定(ding)義模式：一些(xie)(xie)實現采(cai)用了預(yu)(yu)定(ding)義的稀疏模式，這些(xie)(xie)模式規(gui)定(ding)了哪些(xie)(xie)位置之間需要計算注(zhu)意力。這種方(fang)法(fa)簡單直接，但可能(neng)不夠(gou)靈活(huo)以適應(ying)各種輸入情況。
學習得到的(de)(de)稀疏模式：更先(xian)進(jin)的(de)(de)方法讓模型(xing)自己(ji)學習最佳的(de)(de)稀疏模式。這意味著模型(xing)可以針對不同的(de)(de)輸入內容優化其注意力計算路徑(jing)，以達到更好的(de)(de)性能(neng)和更低的(de)(de)資源消(xiao)耗(hao)。
局部敏感哈希(xi)（LSH）：利用哈希(xi)技術將相似(si)的查(cha)詢快(kuai)速分組到一起，然后僅在這些小(xiao)組內執行注意力計算(suan)。這樣可以有效(xiao)地減少需要處理的數據量，并加快(kuai)計算(suan)速度。
總的(de)來說，動(dong)態稀(xi)疏注意(yi)力機(ji)制(zhi)為處(chu)理大規模數據提(ti)供了一種有效的(de)方(fang)法，使得大型語(yu)言模型能(neng)夠在不犧(xi)牲太(tai)多精度的(de)情況下，更加高效地運行(xing)。這對于推動(dong)自然語(yu)言處(chu)理領域的(de)發(fa)展具有重要(yao)意(yi)義(yi)。
