論文の概要: Predictive Pipelined Decoding: A Compute-Latency Trade-off for Exact LLM
Decoding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05908v1
- Date: Wed, 12 Jul 2023 04:28:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-13 14:18:44.824305
- Title: Predictive Pipelined Decoding: A Compute-Latency Trade-off for Exact LLM
Decoding
- Title(参考訳): 予測パイプラインデコーディング: 正確なLLMデコーディングのための計算レイテンシトレードオフ
- Authors: Seongjun Yang, Gibbeum Lee, Jaewoong Cho, Dimitris Papailiopoulos,
Kangwook Lee
- Abstract要約: 予測パイプラインデコーディング(英: Predictive Pipelined Decoding、PPD)とは、大規模言語モデル(LLM)におけるグレディデコーディングを高速化する手法である。
従来の戦略とは異なり、PDDはその後のトークン復号の開始を並列化するために追加の計算資源を使用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.075251895124808
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents "Predictive Pipelined Decoding (PPD)," an approach that
speeds up greedy decoding in Large Language Models (LLMs) while maintaining the
exact same output as the original decoding. Unlike conventional strategies, PPD
employs additional compute resources to parallelize the initiation of
subsequent token decoding during the current token decoding. This innovative
method reduces decoding latency and reshapes the understanding of trade-offs in
LLM decoding strategies. We have developed a theoretical framework that allows
us to analyze the trade-off between computation and latency. Using this
framework, we can analytically estimate the potential reduction in latency
associated with our proposed method, achieved through the assessment of the
match rate, represented as p_correct. The results demonstrate that the use of
extra computational resources has the potential to accelerate LLM greedy
decoding.
- Abstract(参考訳): 本稿では,大言語モデル (llms) におけるグリーディ復号化を高速化する手法である "predictive pipelined decoding (ppd)" について述べる。
従来の戦略とは異なり、ppdは追加の計算リソースを使用して、現在のトークンデコード中に続くトークンデコーディングの開始を並列化する。
この革新的な手法はデコード遅延を低減し、llmデコード戦略におけるトレードオフの理解を再構築する。
我々は計算とレイテンシのトレードオフを分析するための理論的フレームワークを開発した。
このフレームワークを用いて,p_correctとして表される一致率の評価により,提案手法による遅延低減の可能性について解析的に推定する。
その結果,余剰計算資源を用いることで,LCMのグレディ復号化を加速する可能性が示された。
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