論文の概要: Medusa: Simple LLM Inference Acceleration Framework with Multiple Decoding Heads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10774v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 22:47:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-08 00:00:12.531375
• Title: Medusa: Simple LLM Inference Acceleration Framework with Multiple Decoding Heads
• Title（参考訳）: Medusa: 複数のデコードヘッドを備えたシンプルなLCM推論高速化フレームワーク
• Authors: Tianle Cai, Yuhong Li, Zhengyang Geng, Hongwu Peng, Jason D. Lee, Deming Chen, Tri Dao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) では、逐次計算を必要とする自動回帰デコーディングを採用している。 我々は、余分なデコードヘッドを追加することでLLM推論を強化する効率的な方法であるMedusaを提案する。 ツリーベースのアテンションメカニズムを使用して、Medusaは複数の候補継続を構築し、各デコードステップでそれらを同時に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.84145004678826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) employ auto-regressive decoding that requires sequential computation, with each step reliant on the previous one's output. This creates a bottleneck as each step necessitates moving the full model parameters from High-Bandwidth Memory (HBM) to the accelerator's cache. While methods such as speculative decoding have been suggested to address this issue, their implementation is impeded by the challenges associated with acquiring and maintaining a separate draft model. In this paper, we present Medusa, an efficient method that augments LLM inference by adding extra decoding heads to predict multiple subsequent tokens in parallel. Using a tree-based attention mechanism, Medusa constructs multiple candidate continuations and verifies them simultaneously in each decoding step. By leveraging parallel processing, Medusa substantially reduces the number of decoding steps required. We present two levels of fine-tuning procedures for Medusa to meet the needs of different use cases: Medusa-1: Medusa is directly fine-tuned on top of a frozen backbone LLM, enabling lossless inference acceleration. Medusa-2: Medusa is fine-tuned together with the backbone LLM, enabling better prediction accuracy of Medusa heads and higher speedup but needing a special training recipe that preserves the backbone model's capabilities. Moreover, we propose several extensions that improve or expand the utility of Medusa, including a self-distillation to handle situations where no training data is available and a typical acceptance scheme to boost the acceptance rate while maintaining generation quality. We evaluate Medusa on models of various sizes and training procedures. Our experiments demonstrate that Medusa-1 can achieve over 2.2x speedup without compromising generation quality, while Medusa-2 further improves the speedup to 2.3-3.6x.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、逐次計算を必要とする自動回帰デコーディングを採用し、各ステップは前のステップの出力に依存する。 これにより、各ステップが完全なモデルパラメータをHigh-Bandwidth Memory (HBM)からアクセラレータのキャッシュに移行する必要があるため、ボトルネックが発生する。 投機的復号法のような手法はこの問題に対処するために提案されているが、それらの実装は独立したドラフトモデルの取得と維持に関わる課題によって妨げられている。 本稿では,複数のトークンを並列に予測するために,余分なデコードヘッドを追加することで,LCM推論を効率化するMedusaを提案する。 ツリーベースのアテンションメカニズムを使用して、Medusaは複数の候補継続を構築し、各デコードステップでそれらを同時に検証する。 並列処理を活用することで、Medusaはデコードステップの数を大幅に削減する。 Medusa-1: Medusa は凍結した背骨 LLM 上に直接微調整され,無害な推論の加速を可能にする。 Medusa-2: MedusaはバックボーンLLMと共に微調整され、Medusaヘッドの予測精度が向上し、スピードアップが向上するが、バックボーンモデルの能力を保持する特別なトレーニングレシピが必要である。 また、トレーニングデータがない状況に対処する自己蒸留や、生成品質を維持しつつ受け入れ率を高める典型的な受入方式など、Medusaの有用性を向上または拡張するいくつかの拡張を提案する。 様々な大きさのモデルと訓練手順を用いてメデューサを評価する。 実験により,Medusa-1は生成品質を損なうことなく2.2倍以上の高速化が可能であり,Medusa-2は2.3～3.6倍の高速化を実現している。

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