EG-MLA: Embedding-Gated Multi-head Latent Attention for Scalable and Efficient LLMs

📄 arXiv: 2509.16686v1 📥 PDF

作者: Zhengge Cai, Haowen Hou

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-20

💡 一句话要点

提出EG-MLA，通过嵌入门控机制压缩KV缓存，提升LLM推理效率。

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

关键词: 大型语言模型 KV缓存压缩 注意力机制 嵌入门控 模型推理加速

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理面临KV缓存过大的挑战，限制了其在资源受限环境下的部署。
  2. EG-MLA通过在潜在空间引入嵌入门控机制，实现对压缩KV向量的细粒度调制。
  3. 实验表明，EG-MLA在显著减少KV缓存的同时，提升了任务准确性，并具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

减少键值(KV)缓存大小是实现大型语言模型(LLM)高效推理的关键一步，尤其是在延迟和内存受限的情况下。多头注意力(MHA)虽然具有强大的表征能力，但会产生显著的内存开销。多头潜在注意力(MLA)通过将KV表征压缩到共享潜在空间来缓解这个问题，从而在性能和缓存效率之间取得更好的平衡。虽然MLA已经实现了显著的KV缓存减少，但在不损失性能的情况下，进一步压缩的空间仍然有限。本文提出了嵌入门控多头潜在注意力(EG-MLA)，这是MLA的一种新颖扩展，它进一步减少了KV缓存大小，同时增强了表征表达能力。EG-MLA引入了一种token特定的嵌入门控机制，应用于潜在空间，从而能够以最小的额外计算量对压缩的KV向量进行细粒度调制。与MHA相比，EG-MLA实现了超过91.6%的KV缓存大小减少，而性能下降可忽略不计。相对于MLA，EG-MLA在不同的推理基准测试中始终提高了任务准确性，同时实现了高达59.9%的额外内存节省。我们的理论分析强调了嵌入门控如何诱导隐式高阶交互，经验评估表明了跨模型规模和压缩方案的鲁棒泛化能力。值得注意的是，我们成功地将EG-MLA扩展到超过10亿个参数，证明了其在大型LLM部署中的实际可行性。这些结果将EG-MLA确立为一种内存和计算效率高的注意力机制，能够在现代LLM中实现可扩展的、高性能的推理。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）在推理过程中需要存储大量的Key-Value (KV) 缓存，这导致了高昂的内存需求和计算成本，尤其是在长序列和高并发场景下。现有的多头注意力（MHA）机制虽然具有强大的表征能力，但其KV缓存大小与序列长度和模型规模成正比，成为LLM部署的瓶颈。Multi-head Latent Attention (MLA) 尝试通过压缩KV表征来缓解这个问题，但仍然存在进一步压缩的空间，且可能导致性能下降。

核心思路：EG-MLA的核心思路是在MLA的基础上，引入一个token特定的嵌入门控机制，作用于压缩后的潜在空间。这个门控机制允许模型根据每个token的特性，对KV向量进行细粒度调制，从而在进一步压缩KV缓存的同时，增强模型的表征能力。通过这种方式，EG-MLA旨在实现更高的内存效率和更强的性能。

技术框架：EG-MLA的整体框架基于MLA，主要包含以下几个阶段：1) 输入token经过嵌入层得到token embedding；2) 使用线性变换将Query、Key和Value投影到潜在空间；3) 在潜在空间中应用多头注意力机制；4) 引入嵌入门控机制，对潜在空间中的KV向量进行调制；5) 将调制后的KV向量用于后续的注意力计算。

关键创新：EG-MLA的关键创新在于嵌入门控机制。与传统的注意力机制不同，EG-MLA不是直接对原始的KV向量进行操作，而是在压缩后的潜在空间中，通过一个token特定的门控向量来控制信息的流动。这种门控机制允许模型根据每个token的重要性，选择性地保留或抑制某些信息，从而实现更高效的表征学习。

关键设计：嵌入门控机制的具体实现方式是：首先，将token embedding通过一个线性层映射到门控向量；然后，将门控向量与潜在空间中的KV向量进行逐元素相乘，得到调制后的KV向量。门控向量的维度与潜在空间的维度相同，从而可以对每个维度进行独立的控制。此外，论文还对门控向量进行了归一化处理，以保证训练的稳定性。

📊 实验亮点

EG-MLA在多个推理基准测试中表现出色，相对于MHA，实现了超过91.6%的KV缓存大小减少，且性能下降可忽略不计。与MLA相比，EG-MLA在提高任务准确性的同时，实现了高达59.9%的额外内存节省。此外，EG-MLA成功扩展到超过10亿个参数，验证了其在大规模LLM部署中的可行性。

🎯 应用场景

EG-MLA适用于对内存和计算资源有严格要求的LLM部署场景，例如移动设备、边缘计算和高并发在线服务。通过减少KV缓存大小，EG-MLA可以降低硬件成本，提高推理速度，并支持更大规模的模型部署。该技术还有助于推动LLM在资源受限环境下的应用，例如智能助手、自然语言搜索和机器翻译。

📄 摘要（原文）

Reducing the key-value (KV) cache size is a crucial step toward enabling efficient inference in large language models (LLMs), especially under latency and memory constraints. While Multi-Head Attention (MHA) offers strong representational power, it incurs significant memory overhead. Recent work on Multi-head Latent Attention (MLA) mitigates this by compressing KV representations into a shared latent space, achieving a better trade-off between performance and cache efficiency. While MLA already achieves significant KV cache reduction, the scope for further compression remains limited without performance loss. In this paper, we propose \textbf{Embedding-Gated Multi-head Latent Attention (EG-MLA)}, a novel extension of MLA that further reduces KV cache size while enhancing representational expressiveness. EG-MLA introduces a token-specific embedding gating mechanism applied in the latent space, enabling fine-grained modulation of compressed KV vectors with minimal additional computation. Compared to MHA, EG-MLA achieves over 91.6\% reduction in KV cache size with negligible performance degradation. Relative to MLA, EG-MLA consistently improves task accuracy across diverse reasoning benchmarks while achieving up to 59.9\% additional memory savings. Our theoretical analysis highlights how embedding gating induces implicit high-order interactions, and empirical evaluations demonstrate robust generalization across model scales and compression regimes. Notably, we successfully scale EG-MLA to over 1 billion parameters, demonstrating its practical viability for large-scale LLM deployment. These results establish EG-MLA as a memory- and compute-efficient attention mechanism that enables scalable, high-performance inference in modern LLMs.