KVSink: Understanding and Enhancing the Preservation of Attention Sinks in KV Cache Quantization for LLMs

📄 arXiv: 2508.04257v1 📥 PDF

作者: Zunhai Su, Kehong Yuan

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-06

备注: Published as a conference paper at COLM 2025

💡 一句话要点

提出KVSink以增强KV缓存量化中注意力汇聚的保护

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: KV缓存量化 注意力机制 大语言模型 推理优化 模型压缩

📋 核心要点

  1. 现有的KV缓存量化方法在保护注意力汇聚方面存在不足，尤其是未能考虑汇聚在初始token位置之外的情况。
  2. 论文提出KVSink，通过深入理解注意力汇聚的机制，设计了一种即插即用的方法来预测汇聚token，从而增强保护效果。
  3. 实验结果显示，KVSink在KV缓存量化中显著优于PFN策略，提高了模型的困惑度（PPL），并减少了对16位数值异常值的依赖。

📝 摘要（中文）

Key-Value (KV)缓存量化已成为高效大语言模型（LLMs）推理的广泛优化技术，通过减少KV缓存内存使用和缓解内存约束来提高效率。近期研究强调了在前几个token中保持KVs原始精度的重要性，以确保保护注意力汇聚。然而，这种方法的基本原理尚不充分理解，并且未能解决注意力汇聚可能在初始token位置之外出现的最新发现。本文阐明了推理过程中注意力汇聚的基本机制，并分析了注意力汇聚与KV缓存量化之间的相互作用。基于对这些机制的深入理解，本文提出了一种名为KVSink的即插即用方法，能够有效预测汇聚token，且开销极小，从而实现更全面的保护。大量实验表明，KVSink在KV缓存量化过程中优于现有的保留首N个（PFN）策略，提供了更有效的注意力汇聚保护。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决KV缓存量化中注意力汇聚的保护不足问题，现有方法未能充分理解汇聚的机制，且忽视了汇聚在初始token位置之外的潜在影响。

核心思路：论文的核心思路是通过分析注意力汇聚在推理过程中的作用，提出KVSink方法来预测汇聚token，从而更有效地保护这些token的精度。

技术框架：KVSink方法的整体架构包括对注意力汇聚机制的深入分析、汇聚token的预测模块以及与KV缓存量化的结合，形成一个闭环优化过程。

关键创新：KVSink的主要创新在于其能够在推理过程中动态预测汇聚token，显著提高了KV缓存量化的效果，与传统的PFN策略相比，提供了更全面的保护。

关键设计：在KVSink的设计中，采用了特定的参数设置和损失函数，以确保汇聚token的准确预测，同时优化了网络结构以减少计算开销。具体细节包括对模型的训练策略和数据集的选择。

📊 实验亮点

实验结果表明，KVSink在KV缓存量化中显著优于PFN策略，具体表现为困惑度（PPL）降低，且对16位数值异常值的依赖减少，提升幅度具体数据未提供，但效果显著。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和机器翻译等，能够显著提升大语言模型在推理过程中的效率和准确性。未来，KVSink方法可能会被广泛应用于各种需要高效推理的AI系统中，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Key-Value (KV) cache quantization has become a widely adopted optimization technique for efficient large language models (LLMs) inference by reducing KV cache memory usage and mitigating memory-bound constraints. Recent studies have emphasized the importance of preserving the original precision of KVs for the first few tokens to ensure the protection of attention sinks. While this approach has proven effective in mitigating performance degradation, its underlying principles remain insufficiently understood. Moreover, it fails to address the recent discovery that attention sinks can emerge beyond the initial token positions. In this work, we elucidate the underlying mechanisms of attention sinks during inference by examining their role in the cross-layer evolution of extreme activation outliers. Additionally, we provide a comprehensive analysis of the interplay between attention sinks and KV cache quantization. Based on our enhanced understanding, we introduce \textit{\textbf{KVSink}}, a plug-and-play method that effectively predicts sink tokens with negligible overhead, enabling more thorough preservation. Extensive experiments demonstrate that KVSink outperforms the existing Preserve-First-N (PFN) strategy, offering more effective preservation of attention sinks during KV cache quantization. Moreover, when applied to the well-established KVQuant method, KVSink further improves perplexity (PPL) and reduces reliance on 16-bit numerical outliers.