LagKV: Lag-Relative Information of the KV Cache Tells Which Tokens Are Important

📄 arXiv: 2504.04704v2 📥 PDF

作者: Manlai Liang, JiaMing Zhang, Xiong Li, Jinlong Li

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-04-07 (更新: 2025-07-24)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LagKV，通过KV缓存的滞后相对信息实现长文本LLM推理的KV缓存压缩。

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

关键词: KV缓存压缩 长文本推理 大型语言模型 自回归模型 无注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有KV缓存压缩方法依赖注意力权重，需修改推理架构并引入额外计算开销。
  2. LagKV通过比较KV缓存自身的滞后相对信息，无需注意力机制即可实现KV压缩。
  3. 实验表明，LagKV在RULER基准测试中优于SnapKV和StreamingLLM，尤其在长文本任务中提升显著。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)长文本推理过程中，Key-Value (KV)缓存的尺寸增长是部署成本和任务准确性之间平衡的主要障碍。为了减少这种场景下的KV缓存大小，之前的大部分工作都利用注意力权重来驱逐非关键的缓存token。但是这些方法存在权衡，它们通常需要对推理基础设施进行重大修改，并产生显著的计算开销。基于大型语言模型是自回归模型这一事实，我们提出了LagKV，一种仅依赖于KV自身之间直接比较的KV压缩策略。这是一种完全无注意力的方法，可以轻松集成到主流推理平台，并且与其他复杂的KV压缩方法相比，具有相当的性能。在RULER基准测试上的结果表明，我们的方法在不同的压缩比下优于SnapKV和StreamingLLM。特别是在64位密码检索任务中，在相同的压缩比下，我们的方法比基于注意力权重的方法$H_2O$高出50%以上。我们的代码可在https://github.com/AI-Lab-China-Merchants-Bank/LagKV获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有长文本LLM推理面临KV缓存过大的问题，导致部署成本增加和推理速度下降。现有的KV缓存压缩方法通常依赖于注意力权重，这需要对现有的推理框架进行修改，并且会引入额外的计算开销，影响推理效率。因此，如何在不依赖注意力机制的情况下，高效地压缩KV缓存，是本文要解决的核心问题。

核心思路：LagKV的核心思路是利用LLM的自回归特性，通过比较KV缓存中相邻token之间的信息差异（即滞后相对信息），来判断哪些token对于后续的生成更为重要。如果一个token的KV信息与其相邻token的KV信息相似，则认为该token的重要性较低，可以被压缩或丢弃。这种方法避免了使用注意力权重，从而降低了计算复杂度，并且易于集成到现有的推理框架中。

技术框架：LagKV的整体框架可以分为以下几个步骤：1. 对KV缓存中的每个token，计算其与相邻token的KV信息的差异（例如，计算欧氏距离或余弦相似度）。2. 根据计算出的差异值，对token的重要性进行排序。3. 根据预设的压缩比例，丢弃重要性较低的token。4. 使用压缩后的KV缓存进行后续的推理。整个过程无需修改LLM的结构或训练过程。

关键创新：LagKV最重要的创新点在于，它提出了一种完全无注意力机制的KV缓存压缩方法。与现有方法相比，LagKV不需要计算注意力权重，从而降低了计算复杂度，并且易于集成到现有的推理框架中。此外，LagKV利用了LLM的自回归特性，通过比较相邻token之间的信息差异来判断token的重要性，这是一种简单而有效的策略。

关键设计：LagKV的关键设计包括：1. 如何选择合适的距离度量方法来计算KV信息之间的差异。论文可能尝试了不同的距离度量方法，例如欧氏距离、余弦相似度等，并比较了它们的效果。2. 如何确定合适的压缩比例。压缩比例的选择需要在推理速度和模型性能之间进行权衡。3. 如何处理边界情况，例如，如何处理第一个和最后一个token的KV信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LagKV在RULER基准测试中表现出色，在不同压缩比下均优于SnapKV和StreamingLLM。尤其是在64位密码检索任务中，在相同压缩比下，LagKV比基于注意力权重的方法$H_2O$高出50%以上。这些结果表明，LagKV在长文本处理任务中具有显著的优势，能够在保证模型性能的同时，有效地降低KV缓存大小。

🎯 应用场景

LagKV可应用于各种需要长文本处理的LLM应用场景，如长文档摘要、机器翻译、代码生成等。通过降低KV缓存大小，可以显著降低部署成本，提高推理速度，使得LLM能够在资源受限的设备上运行，并支持更大规模的并发请求。该技术还有助于推动LLM在移动设备、边缘计算等领域的应用。

📄 摘要（原文）

The increasing size of the Key-Value (KV) cache during the Large Language Models long-context inference is the main obstacle for its balance between the deployment cost and task accuracy. To reduce the KV cache size in such scenarios, most previous efforts leveraged on the attention weight to evict non-critical cache tokens. But there is a trade-off in those methods, they usually require major modification of the inference infrastructure and significant computation overhead. Based on the fact that the Large Language models are autoregressive models, we propose LagKV, a KV compression strategy only relying on straight forward comparison among KV themselves. It is a totally attention free method which offers easy integration to the main stream inference platform and comparable performance comparing to other complicated KV compression methods. Results on RULER benchmark show that, our approach outperforms SnapKV and StreamingLLM in different compression ratios. Especially in the 64-digit passkey retrieval task, our method outperforms the attention weight based method $H_2O$ over $50\%$ with same compression ratios. Our code is available at https://github.com/AI-Lab-China-Merchants-Bank/LagKV.