Fugu-MT 論文翻訳(概要): Direct Alignment of Draft Model for Speculative Decoding with Chat-Fine-Tuned LLMs

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00858v4
Date: Mon, 13 May 2024 18:34:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-15 19:01:48.999941
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）: 11.245862832561176
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）: LLM(Large Language Models)によるテキスト生成は、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が組み合わさって、メモリバウンドであることが知られている。 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 の現代のオープンソース 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を直接アライメントするための,シンプルなドラフト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。微調整ステップでは,対象モデルから生成した命令応答対を可塑性データ分散の蒸留に使用し,強化学習におけるポリシー勾配法から着想を得た分散低減手法を取り入れた,新しいトータル変分距離++(TVD++)の損失を提案する。 Llama 2 Chat Dr After 115M with Speculative decoding, and 2.4$\times$ speed-up to autoregressive decoding on various task without no more task-specific fine-tuning。

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