AttentionStore: Multi-Turn-Gespräche revolutionieren

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind ein wichtiges Tool für interaktive Gespräche mit Menschen geworden. Diese Modelle können mehrere Gesprächsrunden verarbeiten, was ein ansprechenderes Erlebnis ermöglicht. Allerdings sind die Systeme, die momentan zur Verwaltung dieser Gespräche verwendet werden, nicht sehr effizient. Sie müssen ständig Informationen aus vergangenen Tokens verarbeiten und berechnen, was die Kosten erhöht und die Leistung verlangsamt.

Um diese Probleme zu lösen, wird ein neuer Ansatz namens AttentionStore vorgestellt. Diese innovative Methode ermöglicht es, vergangene Schlüssel-Wert-Cache über verschiedene Runden des Gesprächs wiederzuverwenden. Dadurch reduziert AttentionStore die Notwendigkeit für wiederholte Berechnungen, was sowohl Zeit als auch Ressourcen spart.

#Das Problem bei Gesprächen mit mehreren Runden

Gespräche mit mehreren Runden sind entscheidend, um LLMs besser verstehen zu lassen, was der Kontext und die Absicht des Nutzers sind. Etwa 73 % der Gespräche umfassen mehrere Runden, was die Bedeutung dieses Features unterstreicht. Bestehende Systeme werfen jedoch vergangene Caches weg, wenn ein Gespräch inaktiv ist. Das bedeutet, dass das System beim Fortsetzen des Gesprächs alles erneut berechnen muss, was ineffizient und kostspielig ist.

Die wiederholten Berechnungen für das Caching von Schlüssel-Wert-Paaren führen zu einem erheblichen Overhead, besonders wenn die Anzahl der Gesprächsrunden zunimmt. Das ist eine Verschwendung wertvoller Rechenressourcen und führt zu Verzögerungen bei den Reaktionszeiten.

#Die Lösung: AttentionStore

Die Methode AttentionStore geht die Ineffizienzen an, die mit Gesprächen mit mehreren Runden verbunden sind. Anstatt Schlüssel-Wert-Caches wegzuwerfen, speichert sie diese in einem speziellen Caching-System. Wenn die gleiche Gesprächssitzung fortgesetzt wird, können diese Caches schnell abgerufen und wiederverwendet werden, was die Notwendigkeit für wiederholte Berechnungen beseitigt.

#Hauptmerkmale von AttentionStore

1. Hierarchisches Caching-System: AttentionStore organisiert seine Caches hierarchisch und nutzt verschiedene Speicherarten, um Platz zu sparen und die Zugriffsgeschwindigkeit zu verbessern.

2. Schichtweise Vorladung: Um langsame Zugriffszeiten zu minimieren, lädt AttentionStore die Schlüssel-Wert-Caches schichtweise, während die Berechnungen laufen. So wird die Zeit, die mit Laden und Berechnen verbracht wird, überlappt.

3. Asynchrone Speicherung: AttentionStore ermöglicht es, dass die Speicherung von Schlüssel-Wert-Caches gleichzeitig mit den laufenden Berechnungen passiert. So gibt es keine Verzögerungen, weil man auf die Speicherung der Caches warten muss, bevor man mit anderen Aufgaben weitermacht.

4. Planungsbewusste Verwaltung: Das System nutzt Informationen vom Job-Planer, um zu bestimmen, welche Schlüssel-Wert-Caches wahrscheinlich bald benötigt werden, was die Effizienz beim Abrufen und Löschen von Caches verbessert.

5. Entkopplung von Positionskodierung: Um die Gültigkeit der gespeicherten Schlüssel-Wert-Caches zu erhalten, wird die Positionskodierung von den Caches getrennt. Das ermöglicht einfache Updates und Modifikationen, während sich der Gesprächskontext ändert.

#Effizienzverbesserungen

Experimente zeigen, dass AttentionStore die Zeit bis zum ersten Token (TTFT) erheblich verbessern kann, also die Zeit, die das Modell benötigt, um mit der Ausgabe zu beginnen, nachdem es einen Input erhalten hat. In verschiedenen Tests wurde TTFT um bis zu 87 % reduziert, während der Durchsatz für das Vorbefüllen von Inputs um bis zu 7,8 Mal verbessert wurde.

Bei längeren Sequenzen sind die Vorteile noch ausgeprägter. Die TTFT wurde um bis zu 95 % reduziert, und der Vorbefüllungsdurchsatz verbesserte sich um das 22-Fache. Das zeigt das Potenzial von Aufmerksamkeitsmechanismen zur Optimierung der Verarbeitung in komplexen Aufgaben.

#Kostenreduzierung

Der finanzielle Aspekt der Nutzung von LLMs ist entscheidend, besonders da sie typischerweise viele GPUs benötigen, um zu funktionieren. In den Experimenten mit AttentionStore wurden die gesamten Inferenzkosten um bis zu 70 % gesenkt. Das ist eine erhebliche Ersparnis, die zu einer breiteren Anwendung solcher Technologien in verschiedenen Anwendungen führen kann.

#Herausforderungen bei der Implementierung von AttentionStore

Auch wenn AttentionStore viele Vorteile bietet, gibt es Herausforderungen bei der Gestaltung eines effizienten Caching-Systems:

1. Zugriffs-Overhead: Der Datentransfer zwischen Hochgeschwindigkeitspeicher und langsameren Speicher kann Engpässe verursachen. AttentionStore arbeitet daran, dies zu minimieren, indem es sicherstellt, dass die Caches leicht zugänglich sind.

2. Speicherplatz: Schlüssel-Wert-Caches können schnell grosse Mengen Speicher verbrauchen. Um die begrenzte Speicherkapazität nicht auszuschöpfen, verteilt AttentionStore die Caches über mehrere Speicherarten, einschliesslich langsamerer, aber grosszügiger Optionen wie Festplatten.

3. Cache-Verwaltung: Da Gesprächsanfragen unerwartet eintreffen können, ist es wichtig, dass AttentionStore die Platzierung der Caches effizient verwaltet, um einen schnellen Zugriff zu gewährleisten.

4. Kontextbeschränkungen: Mit längeren Gesprächen kann es vorkommen, dass sie das maximale Kontextfenster der LLMs überschreiten. AttentionStore hat Methoden entwickelt, um damit umzugehen, indem es historische Tokens effektiv verwaltet und kürzt.

#Technischer Überblick

#Transformer-Architektur

Die Grundlage vieler moderner LLMs ist die Transformer-Architektur. Dieses Design ermöglicht es dem Modell, Input-Tokens zu verarbeiten und Antworten auf Basis des vorherigen Kontexts zu generieren. Innerhalb dieses Setups sind Schlüssel-Wert-Caches entscheidend, um Informationen aus vergangenen Tokens zu speichern, die bei der Generierung neuer Tokens helfen.

Jedes Mal, wenn ein neuer Token generiert wird, werden Schlüssel-Wert-Paare erstellt und im Speicher abgelegt. Allerdings führt die steigende Anzahl der Gesprächsrunden dazu, dass die Notwendigkeit, diese Caches neu zu berechnen, zu Overhead und Ineffizienzen führt, die AttentionStore zu lösen versucht.

#Generative Inferenz

Wenn ein Nutzer einen Prompt eingibt, durchläuft das Modell zwei Hauptphasen: Vorbefüllung und Dekodierung.

1. Vorbefüllungsphase: In dieser Phase werden die Schlüssel-Wert-Caches basierend auf dem Nutzerinput vorbereitet, um die benötigten Daten schnell zu generieren. Die Zeit, die in dieser Phase benötigt wird, hängt eng mit der Länge des Inputs zusammen.

2. Dekodierungsphase: Diese Phase verarbeitet einen Token nach dem anderen, was sie zu einem langsameren Prozess macht. Die Abhängigkeit von vorherigen Tokens kann Verzögerungen verursachen, besonders bei längeren Interaktionen.

#Experimentelle Ergebnisse

#Cache-Trefferquote

In umfangreichen Experimenten erzielte AttentionStore hohe Cache-Trefferquoten für verschiedene Modelle. Zum Beispiel lagen die Trefferquoten bei etwa 86 % für LLaMA-13B und 90 % für Falcon-40B. Diese Raten zeigen, dass die meisten Cache-Zugriffe erfolgreich waren und keine zusätzliche Berechnung benötigten.

#Zeit bis zum ersten Token

Eine der wichtigsten Kennzahlen für die Leistung ist die Zeit, die benötigt wird, um den ersten Token nach dem Erhalt des Inputs zu produzieren. AttentionStore reduzierte diese Zeit erheblich über mehrere Modelle hinweg im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. Die Ergebnisse zeigten Verbesserungen für LLaMA-13B, LLaMA-65B und andere.

#Vorbefüllungsdurchsatz

Der Durchsatz misst, wie schnell das Modell Inputs verarbeitet. AttentionStore zeigte in diesem Bereich bemerkenswerte Leistungen und erhebliche Geschwindigkeitsverbesserungen aufgrund der reduzierten Berechnungen in den Vorbefüllungsphasen.

#Inferenzkosten

Die Verwendung von AttentionStore führte zu Kosteneinsparungen für das Gesamtsystem, da der Bedarf an GPU-Zeit und Ressourcen drastisch gesenkt wurde. Das ist besonders relevant für Anwendungen, die Echtzeitleistung erfordern.

#Fazit

Zusammenfassend bietet AttentionStore einen vielversprechenden Ansatz zur Verbesserung der Effizienz und Kostenwirksamkeit von Gesprächen mit mehreren Runden in grossen Sprachmodellen. Durch die Wiederverwendung von Schlüssel-Wert-Caches und die Implementierung innovativer Techniken für das Cache-Management gelingt es, die Leistung erheblich zu optimieren. Die Fortschritte, die durch AttentionStore präsentiert werden, ebnen den Weg für skalierbarere und kosteneffektivere Implementierungen von LLMs in verschiedenen Branchen und Anwendungen. Das Potenzial, längere Sequenzen und komplexe Gespräche zu verarbeiten, eröffnet neue Möglichkeiten für reichhaltigere Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen.