論文の概要: Inference with Reference: Lossless Acceleration of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04487v1
• Date: Mon, 10 Apr 2023 09:55:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 15:28:27.444049
• Title: Inference with Reference: Lossless Acceleration of Large Language Models
• Title（参考訳）: 参照による推論:大規模言語モデルのロスレス加速
• Authors: Nan Yang, Tao Ge, Liang Wang, Binxing Jiao, Daxin Jiang, Linjun Yang, Rangan Majumder, Furu Wei
• Abstract要約: LLMAは、参照によるLarge Language Model (LLM)推論を高速化するアクセラレータである。 LLMによる復号結果と実世界の多くのシナリオで利用できる参照との間には、多くの同一のテキストが存在していることが観察の動機となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.04200102556551
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose LLMA, an LLM accelerator to losslessly speed up Large Language Model (LLM) inference with references. LLMA is motivated by the observation that there are abundant identical text spans between the decoding result by an LLM and the reference that is available in many real world scenarios (e.g., retrieved documents). LLMA first selects a text span from the reference and copies its tokens to the decoder and then efficiently checks the tokens' appropriateness as the decoding result in parallel within one decoding step. The improved computational parallelism allows LLMA to achieve over 2x speed-up for LLMs with identical generation results as greedy decoding in many practical generation scenarios where significant overlap between in-context reference and outputs exists (e.g., search engines and multi-turn conversations).
• Abstract（参考訳）: LLMアクセラレータであるLLMAを提案し、参照によるLarge Language Model (LLM)推論を無作為に高速化する。 LLMAは、LLMによる復号結果と多くの現実世界のシナリオ(例えば、検索された文書)で利用できる参照の間には、多くの同一のテキストが存在しているという観察によって動機づけられている。 LLMAはまず、参照からスパンのテキストを選択し、トークンをデコーダにコピーし、トークンの妥当性を1つのデコードステップ内で並列にチェックする。 計算並列性の改善によりLLMAは、文脈内参照と出力の間に大きな重複が存在する現実的なシナリオ(検索エンジンやマルチターン会話など)において、greedyデコードと同じ生成結果でLLMの2倍のスピードアップを達成することができる。

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