論文の概要: Big Little Transformer Decoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07863v1
• Date: Wed, 15 Feb 2023 18:55:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-16 14:03:04.962985
• Title: Big Little Transformer Decoder
• Title（参考訳）: 大きな小さなトランスフォーマデコーダ
• Authors: Sehoon Kim, Karttikeya Mangalam, Jitendra Malik, Michael W. Mahoney, Amir Gholami, Kurt Keutzer
• Abstract要約: Big Little Decoder (BiLD) は、幅広いテキスト生成アプリケーションの推論効率と遅延を改善するフレームワークである。 NVIDIA Titan Xp GPUでは、パフォーマンス低下なしに最大2.13倍の高速化を実現しています。 私たちのフレームワークは、モデルアーキテクチャのトレーニングや修正を一切必要としないので、完全にプラグアンドプレイされています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.32803091057818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent emergence of Large Language Models based on the Transformer architecture has enabled dramatic advancements in the field of Natural Language Processing. However, these models have long inference latency, which limits their deployment, and which makes them prohibitively expensive for various real-time applications. The inference latency is further exacerbated by autoregressive generative tasks, as models need to run iteratively to generate tokens sequentially without leveraging token-level parallelization. To address this, we propose Big Little Decoder (BiLD), a framework that can improve inference efficiency and latency for a wide range of text generation applications. The BiLD framework contains two models with different sizes that collaboratively generate text. The small model runs autoregressively to generate text with a low inference cost, and the large model is only invoked occasionally to refine the small model's inaccurate predictions in a non-autoregressive manner. To coordinate the small and large models, BiLD introduces two simple yet effective policies: (1) the fallback policy that determines when to hand control over to the large model; and (2) the rollback policy that determines when the large model needs to review and correct the small model's inaccurate predictions. To evaluate our framework across different tasks and models, we apply BiLD to various text generation scenarios encompassing machine translation on IWSLT 2017 De-En and WMT 2014 De-En, summarization on CNN/DailyMail, and language modeling on WikiText-2. On an NVIDIA Titan Xp GPU, our framework achieves a speedup of up to 2.13x without any performance drop, and it achieves up to 2.38x speedup with only ~1 point degradation. Furthermore, our framework is fully plug-and-play as it does not require any training or modifications to model architectures. Our code will be open-sourced.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャに基づく大規模言語モデルの近年の出現は、自然言語処理の分野で劇的な進歩を可能にしている。 しかし、これらのモデルには長い推論遅延があり、デプロイメントが制限されるため、様々なリアルタイムアプリケーションにとって非常にコストがかかる。 モデルがトークンレベルの並列化を生かさずに連続的にトークンを生成するために反復的に実行する必要があるため、推論の遅延は自己回帰的な生成タスクによってさらに悪化する。 そこで本研究では,幅広いテキスト生成アプリケーションに対して,推論効率と遅延性を向上するフレームワークであるBig Little Decoder (BiLD)を提案する。 BiLDフレームワークには、テキストを共同生成する大きさの異なる2つのモデルが含まれている。 小モデルは、推論コストの低いテキストを生成するために自己回帰的に動作し、大モデルは、非自己回帰的な方法で小モデルの不正確な予測を洗練するために時々のみ呼び出される。 小型モデルと大規模モデルの調整には,(1)大モデルにいつ制御を委譲するかを決定するフォールバックポリシ,(2)大モデルの不正確な予測をいつレビューし修正する必要があるかを決定するロールバックポリシ,という2つの単純な効果的なポリシーを導入する。 IWSLT 2017 と WMT 2014 De-En の機械翻訳,CNN/DailyMail の要約,WikiText-2 の言語モデリングなど,さまざまなテキスト生成シナリオに BiLD を適用する。 NVIDIA Titan Xp GPUでは,パフォーマンス低下を伴わずに最大2.13倍の高速化を実現し,最大2.38倍の高速化を実現した。 さらに、私たちのフレームワークは、モデルアーキテクチャのトレーニングや修正を必要としないので、完全にプラグインアンドプレイです。 私たちのコードはオープンソースになります。

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