論文の概要: Fast Chain-of-Thought: A Glance of Future from Parallel Decoding Leads to Answers Faster

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08263v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 03:10:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 13:57:08.489762
• Title: Fast Chain-of-Thought: A Glance of Future from Parallel Decoding Leads to Answers Faster
• Title（参考訳）: Fast Chain-of-Thought: 並列デコードから回答へ
• Authors: Hongxuan Zhang, Zhining Liu, Yao Zhao, Jiaqi Zheng, Chenyi Zhuang, Jinjie Gu, Guihai Chen,
• Abstract要約: FastCoTは並列デコーディングに基づくモデルに依存しないフレームワークである。 我々は、FastCoTが通常のアプローチと比較して、無視できる性能低下だけで、推論時間を20%近く削減できることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.83949316226113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose FastCoT, a model-agnostic framework based on parallel decoding without any further training of an auxiliary model or modification to the LLM itself. FastCoT uses a size-varying context window whose size changes with position to conduct parallel decoding and auto-regressive decoding simultaneously, thus fully utilizing GPU computation resources. In FastCoT, the parallel decoding part provides the LLM with a quick glance of the future composed of approximate tokens, which could lead to faster answers compared to regular autoregressive decoding used by causal transformers. We also provide an implementation of parallel decoding within LLM, which supports KV-cache generation and batch processing. Through extensive experiments, we demonstrate that FastCoT saves inference time by nearly 20% with only a negligible performance drop compared to the regular approach. Additionally, we show that the context window size exhibits considerable robustness for different tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,並列デコードに基づくモデルに依存しないFastCoTを提案する。 FastCoTはサイズが変化するコンテキストウィンドウを使用し、そのサイズは位置によって変化し、並列デコーディングと自動回帰デコーディングを同時に実行し、GPU計算リソースを完全に活用する。 FastCoTでは、並列復号部はLLMに近似トークンからなる未来を素早く見ることができ、因果変換器で使われる通常の自己回帰復号よりも高速な解が得られる。 また,KV-cache生成とバッチ処理をサポートする並列デコーディングの実装も提供する。 広範な実験を通して、FastCoTは通常の手法と比較して、無視できる性能低下だけで、推論時間を20%近く短縮することを示した。 さらに、コンテキストウィンドウサイズは、異なるタスクに対してかなりの堅牢性を示すことを示す。

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