The Pitfalls of KV Cache Compression

📄 arXiv: 2510.00231v1 📥 PDF

作者: Alex Chen, Renato Geh, Aditya Grover, Guy Van den Broeck, Daniel Israel

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

揭示KV缓存压缩在多指令场景下的缺陷，提出改进方案

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

关键词: KV缓存压缩 大型语言模型 多指令学习 提示泄露 驱逐策略

📋 核心要点

  1. 现有KV缓存压缩方法在多指令场景下存在缺陷，导致部分指令被忽略，影响模型性能。
  2. 通过分析压缩方法、指令顺序和KV驱逐偏差等因素，揭示了提示泄露的原因。
  3. 提出了改进的KV缓存驱逐策略，旨在减少上述因素的影响，提升多指令任务的性能。

📝 摘要（中文）

KV缓存压缩旨在提高大型语言模型的吞吐量和效率，同时尽量减少性能损失。尽管吞吐量提升毋庸置疑，且现有研究表明在特定基准测试中性能下降极小，但对于多指令提示等实际场景下压缩的影响研究不足。本文指出了从业者在部署KV缓存压缩LLM时应注意的几个陷阱。重要的是，我们发现某些指令在压缩后性能下降更快，导致LLM完全忽略它们。以系统提示泄露为例，我们通过实验展示了压缩对泄露和通用指令遵循的影响，并揭示了压缩方法、指令顺序和KV驱逐偏差在提示泄露中的作用。最后，我们提出了KV缓存驱逐策略的简单修改，以减少这些因素的影响，并提高多指令任务的整体性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文关注的是在大型语言模型中使用KV缓存压缩时，在多指令场景下出现的性能退化问题。现有的研究主要集中在单指令或简单场景下，忽略了复杂指令组合可能带来的影响，尤其是在指令之间存在依赖关系时，压缩可能会导致关键指令丢失或被弱化，从而影响模型的整体表现。

核心思路：论文的核心思路是通过分析KV缓存压缩过程中的信息损失，识别出导致指令性能退化的关键因素，例如压缩方法本身、指令的排列顺序以及KV缓存的驱逐策略。然后，针对这些因素，提出相应的改进措施，以减轻压缩带来的负面影响，保证模型在多指令场景下的性能。

技术框架：论文没有提出一个全新的技术框架，而是着重于分析现有KV缓存压缩方法在特定场景下的不足，并提出改进策略。其研究流程大致如下：1) 选取不同的KV缓存压缩方法和多指令任务；2) 通过实验观察压缩对不同指令的影响，特别是对系统提示泄露的影响；3) 分析导致指令性能退化的因素，如压缩方法、指令顺序和KV驱逐偏差；4) 提出改进的KV缓存驱逐策略，并通过实验验证其有效性。

关键创新：论文的关键创新在于发现了KV缓存压缩在多指令场景下的潜在问题，并深入分析了导致这些问题的因素。以往的研究主要关注压缩带来的吞吐量提升和资源节省，而忽略了在复杂场景下可能出现的性能退化。本文的研究填补了这一空白，为KV缓存压缩的实际应用提供了重要的参考。

关键设计：论文的关键设计在于对KV缓存驱逐策略的改进。具体来说，论文可能提出了更智能的驱逐算法，例如，根据指令的重要性或依赖关系，对不同的KV条目赋予不同的优先级，从而保证关键指令的KV条目不易被驱逐。此外，论文可能还考虑了指令顺序的影响，提出了一些预处理方法，例如，对指令进行排序或分组，以减少压缩带来的信息损失。

📊 实验亮点

论文通过实验证明，KV缓存压缩会导致系统提示泄露，并且压缩方法、指令顺序和KV驱逐偏差都会影响泄露程度。更重要的是，论文提出的改进KV缓存驱逐策略能够有效减少这些因素的影响，从而提高多指令任务的整体性能。具体的性能提升数据（例如，在特定任务上的准确率提升百分比）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高效利用内存资源的大型语言模型部署场景，尤其是在需要处理复杂指令或多轮对话的应用中，例如智能助手、聊天机器人、代码生成等。通过改进KV缓存压缩策略，可以提高模型的吞吐量和效率，同时保证其性能和可靠性，从而提升用户体验。

📄 摘要（原文）

KV cache compression promises increased throughput and efficiency with negligible loss in performance. While the gains in throughput are indisputable and recent literature has indeed shown minimal degradation on particular benchmarks, in general the consequences of compression in realistic scenarios such as multi-instruction prompting have been insufficiently studied. In this paper, we identify several pitfalls practitioners should be aware of when deploying KV cache compressed LLMs. Importantly, we show that certain instructions degrade much more rapidly with compression, effectively causing them to be completely ignored by the LLM. As a practical example of that, we highlight system prompt leakage as a case study, empirically showing the impact of compression on leakage and general instruction following. We show several factors that play a role in prompt leakage: compression method, instruction order, and KV eviction bias. We then propose simple changes to KV cache eviction policies that can reduce the impact of these factors and improve the overall performance in multi-instruction tasks.