論文の概要: Cascade Speculative Drafting for Even Faster LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11462v2
• Date: Thu, 21 Dec 2023 18:46:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 17:34:51.241028
• Title: Cascade Speculative Drafting for Even Faster LLM Inference
• Title（参考訳）: より高速なLDM推論のためのカスケード投機
• Authors: Ziyi Chen, Xiaocong Yang, Jiacheng Lin, Chenkai Sun, Jie Huang, Kevin Chen-Chuan Chang
• Abstract要約: 投機的復号化は、大規模言語モデル(LLM)の効率を向上させる。 投機的復号法における起草には、遅い自己回帰生成と、同じ時間割当で異なる重要性を持つトークンの生成が含まれる。 本稿では,2種類のカスケードを用いた新しい手法であるカスケード投機について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.642604897018852
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speculative decoding enhances the efficiency of large language models (LLMs) by leveraging a draft model to draft for a larger target model to review. However, drafting in speculative decoding involves slow autoregressive generation and generating tokens of different importance with the same time allocation. These two inefficiencies lead to its suboptimal performance. To address this issue, we introduce Cascade Speculative Drafting (CS. Drafting), a novel approach that employs two types of cascades. The Vertical Cascade eliminates autoregressive generation from neural models. The Horizontal Cascade constitutes efficient time allocation in drafting with its optimality supported by our theoretical analysis. Combining both cascades, our CS. Drafting algorithm has achieved up to 72 percent additional speedup over speculative decoding in our experiments while keeping the same output distribution.
• Abstract（参考訳）: 投機的復号化は、ドラフトモデルを利用して、より大きなターゲットモデルをレビューするためのドラフトを作成することにより、大規模言語モデル(llm)の効率を高める。 しかし、投機的復号法における起草には、自己回帰生成が遅くなり、同じ時間割当で異なる重要性のトークンが生成される。 この2つの非効率さは、その準最適性能につながる。 この問題に対処するために,2種類のカスケードを用いた新しいアプローチであるカスケード投機ドラフト(CS. Drafting)を紹介する。 垂直カスケードは神経モデルから自己回帰生成を除去する。 水平方向カスケードは, 設計時の効率的な時間割当を構成し, その最適性は理論解析によって支持される。 どちらのカスケードも組み合わせて、CSです。 ドラフトアルゴリズムは,同じ出力分布を維持しながら,投機的復号よりも最大72パーセントの高速化を達成している。

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