2026年01月27日
## 要約：
Crystal-KVは、Chain-of-Thought (CoT) 推論において、従来のKVキャッシュ圧縮手法の課題を解決するフレームワークです。回答の重要性を重視する「回答ファーストの原則」に基づき、不要な情報を効率的に削除し、重要な情報（CrystalKV）を保持することで、推論速度と精度を向上させます。実験結果は、既存手法を上回るKVキャッシュ圧縮率、スループット向上、応答時間の短縮を示しています。
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## 翻訳：
arXiv:2601.16986v1 Announce Type: new
Abstract: 大規模言語モデル(LLM)におけるChain-of-Thought (CoT) 推論は、複雑なタスクにおいて精度を大幅に向上させる一方で、思考段階の長いシーケンスがKey-Value (KV) キャッシュに保存されるため、過剰なメモリオーバーヘッドが発生します。従来の生成タスクではすべてのトークンが均等に重要ですが、CoTは最終的な回答を重視するため、従来のKV圧縮戦略は効果的ではありません。本論文では、CoT推論用に特化した効率的なKVキャッシュ管理フレームワークであるCrystal-KVを紹介します。私たちの重要な洞察は「回答ファーストの原則」です。回答の重要性を思考段階の注意マップにマッピングすることで、主に推論の流れを維持するものの、時折誤解を招くコンテキストを導入する可能性のあるSlipKVと、最終的な回答の正しさに真に貢献するCrystalKVを区別します。次に、注意ベースのLeast Recently Frequently Usedアルゴリズムを提案します。これにより、SlipKVエントリの有用性が期限切れになったタイミングを正確に特定し、推論の流れを中断することなく削除し、CrystalKVを保持します。最後に、適応的なキャッシュ予算割り当てアルゴリズムを紹介します。CrystalKVの動的な比率に基づいて、各レイヤー/ヘッドの重要性を推定し、推論中にKVキャッシュ予算を調整し、重要なコンポーネントを増幅して予算の利用効率を向上させます。実験結果は、Crystal-KVが最先端のKVキャッシュ圧縮を達成し、スループットを大幅に向上させ、応答時間を短縮し、CoT推論の回答精度を維持、または向上させていることを示しています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.16986)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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