Homogeneous Keys, Heterogeneous Values: Exploiting Local KV Cache Asymmetry for Long-Context LLMs

📄 arXiv: 2506.05410v2 📥 PDF

作者: Wanyun Cui, Mingwei Xu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-04 (更新: 2025-11-06)

备注: 14 pages,7 figures;Accepted by NeurIPS 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AsymKV以解决长上下文LLM中的KV缓存不对称问题

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

关键词: 长上下文 大型语言模型 KV缓存 压缩技术 无损压缩 注意力机制 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在长上下文建模中面临注意力机制的平方复杂度问题，导致效率低下。
  2. 论文提出的AsymKV框架利用键值缓存的不对称性，通过无损压缩技术优化长上下文处理。
  3. 在LLaMA3.1-8B模型上，AsymKV在LongBench上平均得分达到43.95，显著超越了SOTA方法H$_2$O的38.89分。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的发展突显了扩展上下文长度的重要性，但注意力机制的平方复杂度对高效的长上下文建模构成了重大挑战。KV缓存压缩已成为应对这一挑战的关键方法。通过广泛的实证分析，我们揭示了KV缓存中一个基本但被忽视的不对称性：相邻的键接收相似的注意力权重（局部同质性），而相邻的值则表现出不同的异质分布。这种键值不对称性揭示了现有压缩方法的一个关键局限性，即将键和值统一处理。为了解决这一局限性，我们提出了一种无训练的压缩框架（AsymKV），结合基于同质性的键合并与数学上证明的无损值压缩。大量实验表明，AsymKV在各种任务和基础模型上始终优于现有的长上下文方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的是长上下文LLM中KV缓存的效率问题，现有方法未能充分利用键值之间的异质性，导致压缩效果不佳。

核心思路：论文的核心解决思路是利用键的同质性与值的异质性，通过无训练的方式实现更高效的KV缓存压缩，从而提升长上下文的处理能力。

技术框架：AsymKV框架主要包括两个模块：同质性基础的键合并和无损值压缩。首先对相似的键进行合并，然后对值进行独立的无损压缩，以保持信息完整性。

关键创新：最重要的技术创新点在于识别并利用KV缓存中的不对称性，提出了一种新的压缩方法，区别于传统的均匀处理方式，显著提高了压缩效率和模型性能。

关键设计：在设计中，采用了特定的合并策略和压缩算法，确保在压缩过程中不损失关键信息，同时优化了参数设置以适应不同的任务需求。通过数学证明，确保了值的压缩是无损的。

📊 实验亮点

在实验中，AsymKV在LLaMA3.1-8B模型上取得了43.95的平均得分，超越了现有最优方法H$_2$O的38.89分，显示出显著的性能提升，验证了其在长上下文处理中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等。通过提高长上下文处理的效率，AsymKV能够在实际应用中显著提升模型的响应速度和准确性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Large Language Models (LLMs) have highlighted the critical importance of extending context length, yet the quadratic complexity of attention mechanisms poses significant challenges for efficient long-context modeling. KV cache compression has emerged as a key approach to address this challenge. Through extensive empirical analysis, we reveal a fundamental yet previously overlooked asymmetry in KV caches: while adjacent keys receive similar attention weights ({\it local homogeneity}), adjacent values demonstrate distinct {\it heterogeneous} distributions. This key-value asymmetry reveals a critical limitation in existing compression methods that treat keys and values uniformly. To address the limitation, we propose a training-free compression framework (AsymKV) that combines homogeneity-based key merging with a mathematically proven lossless value compression. Extensive experiments demonstrate that AsymKV consistently outperforms existing long-context methods across various tasks and base models. For example, on LLaMA3.1-8B, AsymKV achieves an average score of 43.95 on LongBench, surpassing SOTA methods like H$_2$O (38.89) by a large margin.Our code can be found in this link:https://github.com/the-scale-lab/Asymkv.