万隆理工学院 (ITB)和MBZUAI推出一种名为MLKV（Multi-Layer Key-Value Heads）的新技术，它是针对Transformer模型解码过程中内存使用效率的一种改进。Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域非常流行，但它们在进行自回归推理时，会因为需要存储和加载大量的键值（Key-Value，简称KV）对而面临内存瓶颈问题。实验结果，显示MLKV在减少内存使用方面非常有效，而且对模型性能的影响很小。这表明MLKV有潜力在大规模部署Transformer模型时，提供更高效的内存使用方案。论文的代码也已经开源，供其他研究者和开发者使用和进一步研究。
- GitHub：https://github.com/zaydzuhri/pythia-mlkv
例如，你有一个大型图书馆，每本书都有一个独特的标签（键）和内容（值）。当你想找到一本书时，你需要记住所有书的标签，这样你才能快速定位。在Transformer模型中，这个过程类似于检索信息，但是当图书馆（模型）变得非常大时，记住所有标签（KV缓存）会占用很多空间。MLKV技术就像是一个智能图书管理系统，它通过共享标签，减少需要记忆的标签数量，从而节省空间。
主要功能：
- 减少Transformer模型在解码时的内存使用，特别是在处理大规模数据时。
主要特点：
- 跨层共享：MLKV不仅在同一层内共享KV头，还在不同层之间共享，这样可以减少所需的KV头数量。
- 内存效率：通过减少KV缓存的大小，MLKV显著降低了内存使用，同时尽量保持模型性能。
- 灵活性：提供了不同配置的MLKV，以适应不同的内存和性能需求。
工作原理：
- 传统Transformer：每个注意力头都有自己的KV头，这导致内存使用随着模型大小、批量大小和序列长度的增加而线性增长。
- KV共享：MLKV通过在不同层之间共享KV头，减少了所需的KV头总数，从而减小了KV缓存的大小。
具体应用场景：
- 大规模NLP任务：在需要处理大量数据的NLP任务中，如机器翻译、文本摘要、问题回答等，MLKV可以有效地减少内存使用，提高效率。
- 资源受限的环境：在内存资源受限的设备或系统中，MLKV可以帮助部署大型Transformer模型，而不会因为内存限制而受到影响。
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