論文の概要: Accelerating LLM Inference with Staged Speculative Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04623v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 23:29:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 15:40:28.610826
• Title: Accelerating LLM Inference with Staged Speculative Decoding
• Title（参考訳）: staged speculative decodingを用いたllm推論の高速化
• Authors: Benjamin Spector and Chris Re
• Abstract要約: そこで我々は,小型デバイス上でのLDM推論を高速化する新しいアルゴリズム,ステージド・投機復号法を提案する。 我々は 762M パラメータ GPT-2-L モデルを用いて,シングルバッチデコーディングのレイテンシを 3.16 倍に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances with large language models (LLM) illustrate their diverse capabilities. We propose a novel algorithm, staged speculative decoding, to accelerate LLM inference in small-batch, on-device scenarios. We address the low arithmetic intensity of small-batch inference by improving upon previous work in speculative decoding. First, we restructure the speculative batch as a tree, which reduces generation costs and increases the expected tokens per batch. Second, we add a second stage of speculative decoding. Taken together, we reduce single-batch decoding latency by 3.16x with a 762M parameter GPT-2-L model while perfectly preserving output quality.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)による最近の進歩は、その多様な能力を示している。 そこで我々は,小型デバイス上でのLDM推論を高速化する新しいアルゴリズム,ステージド投機デコーディングを提案する。 我々は、投機的復号法における従来の作業を改善することで、小バッチ推論の算術強度を低くする。 まず、投機的バッチをツリーとして再構成し、生成コストを削減し、バッチ当たりの期待トークンを増やす。 次に、投機的復号化の第2段階を追加します。 出力品質を完全に保ちながら、762MパラメータGPT-2-Lモデルを用いて、単一バッチ復号遅延を3.16倍削減する。

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