Fugu-MT 論文翻訳(概要): Speculative Streaming: Fast LLM Inference without Auxiliary Models

論文の概要: Speculative Streaming: Fast LLM Inference without Auxiliary Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11131v1
Date: Fri, 16 Feb 2024 23:36:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-20 23:14:17.833108
Title: Speculative Streaming: Fast LLM Inference without Auxiliary Models
Title（参考訳）: 投機的ストリーミング:補助モデルのない高速LLM推論
Authors: Nikhil Bhendawade, Irina Belousova, Qichen Fu, Henry Mason, Mohammad Rastegari, Mahyar Najibi
Abstract要約: 投機的ストリーミング(英: Speculative Streaming)は、単一モデル投機的復号法である。これは、次のトークン予測から将来のn-gram予測に微調整対象を変更することで、ターゲットモデルにドラフトを融合させる。 1.8から3.1Xのデコーディングを、多様なタスクセットで高速化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.454206732725563
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Speculative decoding is a prominent technique to speed up the inference of a large target language model based on predictions of an auxiliary draft model. While effective, in application-specific settings, it often involves fine-tuning both draft and target models to achieve high acceptance rates. As the number of downstream tasks grows, these draft models add significant complexity to inference systems. We propose Speculative Streaming, a single-model speculative decoding method that fuses drafting into the target model by changing the fine-tuning objective from next token prediction to future n-gram prediction. Speculative Streaming speeds up decoding by 1.8 - 3.1X in a diverse set of tasks, such as Summarization, Structured Queries, and Meaning Representation, without sacrificing generation quality. Additionally, Speculative Streaming is parameter-efficient. It achieves on-par/higher speed-ups than Medusa-style architectures while using ~10000X fewer extra parameters, making it well-suited for resource-constrained devices.
Abstract（参考訳）: 投機的復号化は、補助的ドラフトモデルの予測に基づいて、大きなターゲット言語モデルの推論を高速化する顕著な手法である。アプリケーション固有の設定では有効であるが、高い受け入れ率を達成するために、ドラフトモデルとターゲットモデルの両方を微調整することが多い。下流タスクの数が増加するにつれて、これらのドラフトモデルは推論システムにかなりの複雑さをもたらす。本稿では,次のトークン予測から将来のn-gram予測に微調整対象を変更することで,単一モデルの投機的復号法である投機的ストリーミングを提案する。投機的ストリーミングは、生成品質を犠牲にすることなく、Summarization、Structured Queries、Meaning Representationといった様々なタスクセットで1.83.1Xのデコーディングを高速化する。さらに、投機的ストリーミングはパラメータ効率が高い。約10000Xのパラメータを減らし、Medusaスタイルのアーキテクチャよりもオンパー/ハイスピードアップを実現している。

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