論文の概要: Eloquent: A More Robust Transmission Scheme for LLM Token Streaming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12961v2
• Date: Sun, 16 Jun 2024 17:17:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 06:54:55.193528
• Title: Eloquent: A More Robust Transmission Scheme for LLM Token Streaming
• Title（参考訳）: Eloquent: LLMトークンストリーミングのためのロバストな送信方式
• Authors: Hanchen Li, Yuhan Liu, Yihua Cheng, Siddhant Ray, Kuntai Du, Junchen Jiang,
• Abstract要約: 現在のアプリケーションは不安定なネットワーク下でのストールの増加に悩まされていることを示す。 我々はEloquentを提案する。Eloquentは、新たに生成されたトークンに加えて、現在承認されていないトークンを次のパケットに配置する。 これにより、各パケットにはいくつかの新しいトークンが含まれており、その間、受信時に独立してレンダリングされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.356378123001114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To render each generated token in real-time for users, the Large Language Model (LLM) server generates tokens one by one and streams each token (or group of a few tokens) through the network to the user right after generation, which we refer to as LLM token streaming. However, under unstable network conditions, the LLM token streaming experience could suffer greatly from stalls since one packet loss could block the rendering of later tokens even if the packets containing them arrive on time. With a measurement study, we show that current applications suffer from increased stalls under unstable networks. For this emerging token streaming problem in LLM Chatbots that differs from previous multimedia and text applications, we propose a novel transmission scheme, called Eloquent, which puts newly generated tokens as well as currently unacknowledged tokens in the next outgoing packet. This ensures that each packet contains some new tokens and, in the meantime, is independently rendered when received, avoiding the aforementioned stalls caused by missing packets. Through simulation under various networks, we show Eloquent reduces stall ratio (proportion of token rendering wait time) by 71.0% compared to the retransmission method commonly used by real chatbot applications and by 31.6% compared to the baseline packet duplication scheme. By tailoring Eloquent to fit the token-by-token generation of LLM, we enable the Chatbots to respond like an eloquent speaker for users to better enjoy pervasive AI.
• Abstract（参考訳）: ユーザが生成したトークンをリアルタイムでレンダリングするために,Large Language Model (LLM) サーバはトークンをひとつずつ生成し,生成直後に各トークン(あるいはいくつかのトークンのグループ)をネットワーク経由でユーザへストリームする。 しかし、不安定なネットワーク条件下では、LCMトークンのストリーミング体験は、1つのパケットの損失によって、もしそれらを含むパケットが時間通りに到着しても、後続のトークンのレンダリングをブロックできるため、ストールに悩まされる可能性がある。 本研究では, 不安定ネットワーク下でのストールの増加に悩まされている現状のアプリケーションについて検討した。 従来のマルチメディアやテキストアプリケーションと異なるLCMチャットボットにおけるトークンストリーミング問題に対して,新たに生成されたトークンと,現在未承認のトークンを次のパケットに配置するEloquentと呼ばれる新しい送信方式を提案する。 これにより、各パケットがいくつかの新しいトークンを含むことが保証され、一方、受信時に独立してレンダリングされる。 各種ネットワーク下でのシミュレーションにより,実チャットボットアプリケーションで一般的に使用されている再送信方式と比較して,Eloquentはストール率(トークンレンダリング待ち時間の割合)を71.0%削減し,ベースラインパケット複製方式に比べて31.6%削減した。 トークン・バイ・トークン世代のLSMに適合するようにEloquentを調整することで、Chatbotsを雄弁なスピーカーのように反応させることで、ユーザーが広くAIを楽しむことができる。

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