論文の概要: Online Speculative Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07177v3
• Date: Fri, 7 Jun 2024 00:14:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 20:56:18.023545
• Title: Online Speculative Decoding
• Title（参考訳）: オンライン投機的デコード
• Authors: Xiaoxuan Liu, Lanxiang Hu, Peter Bailis, Ion Stoica, Zhijie Deng, Alvin Cheung, Hao Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデルの推論を高速化するオンライン投機的復号法を導入する。 主なアイデアは、観測されたユーザクエリデータに対する(複数)ドラフトモデルを継続的に更新することである。 本稿では,知識蒸留に基づくオンライン投機的デコーディングのプロトタイプを開発し,合成データと実データの両方を用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.987825705622555
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Speculative decoding is a pivotal technique to accelerate the inference of large language models (LLMs) by employing a smaller draft model to predict the target model's outputs. However, its efficacy can be limited due to the low predictive accuracy of the draft model, particularly when faced with diverse text inputs and a significant capability gap between the draft and target models. We introduce online speculative decoding to address this challenge. The main idea is to continuously update the (multiple) draft model(s) on observed user query data. Adapting to query distribution mitigates the shifts between the training distribution of the draft model and the query distribution, enabling the draft model to more accurately predict the target model's outputs. We develop a prototype of online speculative decoding based on knowledge distillation and evaluate it using both synthetic and real query data. The results show a substantial increase in the token acceptance rate by 0.1 to 0.65, bringing 1.42x to 2.17x latency reduction. Our code is available at https://github.com/LiuXiaoxuanPKU/OSD.
• Abstract（参考訳）: 投機的復号化(英: Speculative decoding)は、より小さなドラフトモデルを用いてターゲットモデルの出力を予測することにより、大規模言語モデル(LLM)の推論を高速化する重要な手法である。 しかし、その有効性は、ドラフトモデルの予測精度が低いこと、特に多様なテキスト入力に直面した場合、ドラフトモデルとターゲットモデルの間に有意な能力差があるため、制限される可能性がある。 この課題に対処するために、オンライン投機的復号化を導入する。 主なアイデアは、観測されたユーザクエリデータに対する(複数)ドラフトモデルを継続的に更新することである。 クエリ分布への適応は、ドラフトモデルのトレーニング分布とクエリ分布とのシフトを緩和し、ドラフトモデルがターゲットモデルの出力をより正確に予測できるようにする。 本稿では,知識蒸留に基づくオンライン投機的デコーディングのプロトタイプを開発し,合成データと実データの両方を用いて評価する。 その結果、トークンの受け入れ率は0.1から0.65に大幅に増加し、レイテンシが1.42倍から2.17倍に低下した。 私たちのコードはhttps://github.com/LiuXiaoxuanPKU/OSD.comで公開されています。

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