LLMエージェント同士でKVキャッシュを渡したらトークン73-78%削減できたという実験

[名無しさん]

投稿された興味深い実験です。テキストの代わりにKVキャッシュをエージェント間で受け渡すことで、Qwen、Llama、DeepSeekなどで73〜78%のトークン節約ができたとのこと。コメント欄では実用性や実装の難しさ、プライバシー問題などについて活発に議論されています。

[名無しさん]

これすごいな。KVキャッシュそのものを渡す発想はなかった。

[名無しさん]

でも実装は結構難しいんじゃない？キャッシュのサイズが可変だし。

[名無しさん]

そうそう、それにモデル間で互換性あるの？QwenとLlamaで同じ方式って無理じゃね。

[名無しさん]

73%削減はでかい。APIコストが劇的に下がる可能性ある。

[名無しさん]

でもKVキャッシュってメモリ食うから、転送コストも馬鹿にならないかも。

[名無しさん]

プライバシーの観点からはどうなんだろう。キャッシュに会話の内容が残ってるわけで。

[名無しさん]

そういう問題もあるね。テキストよりはマシかもしれないが。

[名無しさん]

この手法、マルチエージェントシステムで使えるか。それぞれのエージェントが同じコンテキストを共有できる。

[名無しさん]

でも結局、毎回キャッシュ計算し直すよりはマシって話。

[名無しさん]

実験したモデルは全部ローカルで動くやつ？DeepSeekはローカルでも使えるけど。

[名無しさん]

たぶんローカル前提。でもクラウドでも応用できる可能性はある。

[名無しさん]

実際に試した人いる？効果あった？

[名無しさん]

まだ試してないけど、実装のハードル高い印象。でも興味ある。

[名無しさん]

自分は簡単なプロトで試したら確かに節約できた。ただし精度に影響出るケースもあった。

[名無しさん]

論文になるレベルじゃない？これ。

[名無しさん]

でも既存研究と似たようなのあった気がする。

[名無しさん]

トークン節約よりもレイテンシ削減の方が嬉しいかも。

[名無しさん]

確かに。KVキャッシュ渡せば再計算不要だから速くなる。

[名無しさん]

これってエージェントが連続して会話する場合のみ有効だよね。一回きりのタスクには意味ない。

[名無しさん]

その通り。ユースケース限られるけど、チャットボットの連携とかに使えそう。

[名無しさん]

ところでKVキャッシュのサイズってどれくらい？モデルやシーケンス長によるけど。

[名無しさん]

7Bモデルでコンテキスト長2048だと数十MBくらいじゃないかな。

[名無しさん]

このアイデア、実装が簡単ならOSSプロジェクトで採用されそう。

[名無しさん]

でも標準化されないと普及しないだろうな。

[名無しさん]

個人的にはもっと踏み込んだ実験してほしい。異なるモデル間でキャッシュ共有できるのかとか。

[名無しさん]

異なるモデルは構造が違うから無理。でも同じモデルファミリーなら可能かも。

[名無しさん]

同じモデルでも量子化の有無でキャッシュ形式違うし、結局変換が必要になる。

[投稿者]

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