論文の概要: Draft & Verify: Lossless Large Language Model Acceleration via Self-Speculative Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08168v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 05:34:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 15:54:24.912856
• Title: Draft & Verify: Lossless Large Language Model Acceleration via Self-Speculative Decoding
• Title（参考訳）: draft & verify: 自己投機的デコードによるロスレス大規模言語モデル加速
• Authors: Jun Zhang, Jue Wang, Huan Li, Lidan Shou, Ke Chen, Gang Chen, Sharad Mehrotra
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) の高速化を目的とした新しい推論手法,自己投機的デコーディングを提案する。 提案手法では、追加のニューラルネットワークトレーニングを必要とせず、メモリフットプリントを必要とせず、推論アクセラレーションのためのプラグアンドプレイソリューションとなる。 LLaMA-2とその微調整されたモデルによるベンチマークでは、最大1.73$times$まで高速化された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.286435804599524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel inference scheme, self-speculative decoding, for accelerating Large Language Models (LLMs) without the need for an auxiliary model. This approach is characterized by a two-stage process: drafting and verification. The drafting stage generates draft tokens at a slightly lower quality but more quickly, which is achieved by selectively skipping certain intermediate layers during drafting Subsequently, the verification stage employs the original LLM to validate those draft output tokens in one forward pass. This process ensures the final output remains identical to that produced by the unaltered LLM, thereby maintaining output quality. The proposed method requires no additional neural network training and no extra memory footprint, making it a plug-and-play and cost-effective solution for inference acceleration. Benchmarks with LLaMA-2 and its fine-tuned models demonstrated a speedup up to 1.73$\times$.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLM) を補助モデルなしで高速化するための新しい推論手法,自己投機的デコーディングを提案する。 このアプローチの特徴は、ドラフトと検証という2段階のプロセスである。 ドラフト段階は、わずかに低い品質でドラフトトークンを生成するが、より迅速に、ドラフト期間中に特定の中間層を選択的にスキップして達成し、検証段階は、元のLCMを用いて、これらのドラフト出力トークンを1つの前方通過で検証する。 このプロセスは、最終的な出力が未修正LLMの出力と変わらないことを保証し、出力品質を維持する。 提案手法では、追加のニューラルネットワークトレーニングを必要とせず、メモリフットプリントを必要とせず、推論アクセラレーションのためのプラグアンドプレイで費用対効果の高いソリューションとなる。 LLaMA-2とその微調整されたモデルによるベンチマークでは、最大1.73$\times$まで高速化された。

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