論文の概要: Fast and Robust Early-Exiting Framework for Autoregressive Language Models with Synchronized Parallel Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05424v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 05:53:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 07:29:33.000272
• Title: Fast and Robust Early-Exiting Framework for Autoregressive Language Models with Synchronized Parallel Decoding
• Title（参考訳）: 同期並列デコーディングによる自己回帰型言語モデルの高速かつロバストな早期実行フレームワーク
• Authors: Sangmin Bae, Jongwoo Ko, Hwanjun Song, Se-Young Yun
• Abstract要約: 本稿では,浅層深度モジュールと並列デコーディングを併用したFast and Robust Early-Exitingフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、既存のトークンの復号処理を、以前に積み重ねられた早期発行トークンと同期させることで、より高速な推論を可能にする。 並列デコーディングにより,浅層モデルと深部モデルの両方からの予測を観測できるので,新しい適応しきい値推定器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.659680579686544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To tackle the high inference latency exhibited by autoregressive language models, previous studies have proposed an early-exiting framework that allocates adaptive computation paths for each token based on the complexity of generating the subsequent token. However, we observed several shortcomings, including performance degradation caused by a state copying mechanism or numerous exit paths, and sensitivity to exit confidence thresholds. Consequently, we propose a Fast and Robust Early-Exiting (FREE) framework, which incorporates a shallow-deep module and a synchronized parallel decoding. Our framework enables faster inference by synchronizing the decoding process of the current token with previously stacked early-exited tokens. Furthermore, as parallel decoding allows us to observe predictions from both shallow and deep models, we present a novel adaptive threshold estimator that exploits a Beta mixture model to determine suitable confidence thresholds. We empirically demonstrated the superiority of our proposed framework on extensive generation tasks.
• Abstract（参考訳）: 自己回帰型言語モデルによって提示される高い推論遅延に対処するために、以前の研究では、以降のトークン生成の複雑さに基づいて、各トークンに適応的な計算パスを割り当てる早期出力フレームワークを提案している。 しかし、状態コピー機構や多数の出口経路による性能劣化や、出口信頼閾値に対する感度など、いくつかの欠点がみられた。 そこで我々は,浅層深度モジュールと並列デコーディングを併用したFREE(Fast and Robust Early-Exiting)フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、既存のトークンの復号処理を、以前に積み重ねられた早期発行トークンと同期させることで、高速な推論を可能にする。 さらに、並列デコーディングにより浅層モデルと深部モデルの両方からの予測を観測できるので、ベータ混合モデルを利用して適切な信頼閾値を決定する適応しきい値推定器を提案する。 広範な生成タスクにおける提案フレームワークの優位性を実証的に実証した。

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