論文の概要: Direct Alignment of Draft Model for Speculative Decoding with Chat-Fine-Tuned LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00858v3
• Date: Fri, 8 Mar 2024 23:23:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 17:19:46.988889
• Title: Direct Alignment of Draft Model for Speculative Decoding with Chat-Fine-Tuned LLMs
• Title（参考訳）: Chat-Fine-Tuned LLMを用いた投機復号のためのドラフトモデルの直接アライメント
• Authors: Raghavv Goel, Mukul Gagrani, Wonseok Jeon, Junyoung Park, Mingu Lee, Christopher Lott
• Abstract要約: 投機的復号化による推論アクセラレーションを実現するためには、高品質なドラフトモデルをトレーニングする必要がある。 我々は、Llama 2 Chat Drafter 115M、Llama 2 Chat 7B以上のドラフトモデル、オリジナルサイズの1.64%しか持たないLlama 2 Chat Drafter 115Mを訓練する。 Llama 2 Chat Dr After 115M with speculative decoding は最大2.3ブロック効率と2.4$times$ speed-upを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.91629418177851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text generation with Large Language Models (LLMs) is known to be memory bound due to the combination of their auto-regressive nature, huge parameter counts, and limited memory bandwidths, often resulting in low token rates. Speculative decoding has been proposed as a solution for LLM inference acceleration. However, since draft models are often unavailable in the modern open-source LLM families, e.g., for Llama 2 7B, training a high-quality draft model is required to enable inference acceleration via speculative decoding. In this paper, we propose a simple draft model training framework for direct alignment to chat-capable target models. With the proposed framework, we train Llama 2 Chat Drafter 115M, a draft model for Llama 2 Chat 7B or larger, with only 1.64\% of the original size. Our training framework only consists of pretraining, distillation dataset generation, and finetuning with knowledge distillation, with no additional alignment procedure. For the finetuning step, we use instruction-response pairs generated by target model for distillation in plausible data distribution, and propose a new Total Variation Distance++ (TVD++) loss that incorporates variance reduction techniques inspired from the policy gradient method in reinforcement learning. Our empirical results show that Llama 2 Chat Drafter 115M with speculative decoding achieves up to 2.3 block efficiency and 2.4$\times$ speed-up relative to autoregressive decoding on various tasks with no further task-specific fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llms)を用いたテキスト生成は、その自己回帰性、巨大なパラメータ数、メモリ帯域幅の制限の組み合わせによってメモリバインドであることが知られており、トークンレートが低くなることが多い。 LLM推論加速の解法として投機的復号法が提案されている。 しかし、Llama 2 7Bのような現代のオープンソースのLLMファミリでは、ドラフトモデルは利用できないことが多いため、投機的復号化による推論アクセラレーションを可能にするために、高品質のドラフトモデルを訓練する必要がある。 本稿では,チャット可能なターゲットモデルに直接アライメントするための簡易なモデルトレーニングフレームワークを提案する。 提案したフレームワークでは、Llama 2 Chat 7B以上のドラフトモデルであるLlama 2 Chat Drafter 115Mを、オリジナルサイズのわずか1.64\%でトレーニングする。 トレーニングフレームワークは,事前学習,蒸留データセット生成,知識蒸留による微調整のみで,追加のアライメント処理は行わない。 微調整のステップでは,ターゲットモデルが生成した命令応答対を用いて可算データ分布の蒸留を行い,強化学習におけるポリシー勾配法に触発された分散低減手法を組み込んだ新しい全変動距離++(tvd++)損失を提案する。 実験結果から,llama 2 chat drafter 115mの投機的復号化は,最大2.3ブロック効率と2.4$\times$の高速化を実現する。

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