論文の概要: Parallel Decoding via Hidden Transfer for Lossless Large Language Model Acceleration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12022v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 09:17:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 12:51:17.621104
• Title: Parallel Decoding via Hidden Transfer for Lossless Large Language Model Acceleration
• Title（参考訳）: ロスレス大言語モデル高速化のための隠れ転送による並列デコーディング
• Authors: Pengfei Wu, Jiahao Liu, Zhuocheng Gong, Qifan Wang, Jinpeng Li, Jingang Wang, Xunliang Cai, Dongyan Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,複数連続するトークンを1つのフォワードパスで同時に復号する,新しい並列復号法,すなわちthithidden Transferを提案する。 加速度測定では,Medusa や Self-Speculative decoding など,単モデル加速技術よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.897493351694195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have recently shown remarkable performance across a wide range of tasks. However, the substantial number of parameters in LLMs contributes to significant latency during model inference. This is particularly evident when utilizing autoregressive decoding methods, which generate one token in a single forward process, thereby not fully capitalizing on the parallel computing capabilities of GPUs. In this paper, we propose a novel parallel decoding approach, namely \textit{hidden transfer}, which decodes multiple successive tokens simultaneously in a single forward pass. The idea is to transfer the intermediate hidden states of the previous context to the \textit{pseudo} hidden states of the future tokens to be generated, and then the pseudo hidden states will pass the following transformer layers thereby assimilating more semantic information and achieving superior predictive accuracy of the future tokens. Besides, we use the novel tree attention mechanism to simultaneously generate and verify multiple candidates of output sequences, which ensure the lossless generation and further improves the generation efficiency of our method. Experiments demonstrate the effectiveness of our method. We conduct a lot of analytic experiments to prove our motivation. In terms of acceleration metrics, we outperform all the single-model acceleration techniques, including Medusa and Self-Speculative decoding.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、幅広いタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、LLMのかなりの数のパラメータは、モデル推論における大きな遅延に寄与する。 これは、単一のフォワードプロセスでトークンを1つ生成し、GPUの並列コンピューティング能力を十分に活用できない自動回帰復号法を利用する場合、特に顕著である。 本稿では,複数の連続するトークンを1つのフォワードパスで同時に復号する,新しい並列復号法,すなわち「textit{hidden transfer}」を提案する。 この考え方は、前のコンテキストの中間的な隠れ状態が生成すべき未来のトークンの隠れ状態であるtextit{pseudo}に転送し、擬似隠蔽状態が次のトランスフォーマー層を通過させることで、より多くの意味情報を同化し、将来のトークンの予測精度を優れたものにするというものである。 さらに,新たなツリーアテンション機構を用いて,出力シーケンスの複数の候補を同時に生成し,検証することにより,損失のない生成を保証し,提案手法の生成効率をさらに向上する。 実験により,本手法の有効性が示された。 モチベーションを証明するために、多くの分析実験を行います。 加速度測定では,Medusa や Self-Speculative decoding など,単モデル加速技術よりも優れています。

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