論文の概要: EMS-SD: Efficient Multi-sample Speculative Decoding for Accelerating Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07542v1
• Date: Mon, 13 May 2024 08:24:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 14:24:56.645961
• Title: EMS-SD: Efficient Multi-sample Speculative Decoding for Accelerating Large Language Models
• Title（参考訳）: EMS-SD:大規模言語モデルの高速化のための効率的なマルチサンプル投機デコーディング
• Authors: Yunsheng Ni, Chuanjian Liu, Yehui Tang, Kai Han, Yunhe Wang,
• Abstract要約: Vanillaメソッドは、サンプル間で新しいトークンの数が一貫していることを保証するために、パディングトークンを追加する。 本稿では,メモリや計算のオーバーヘッドを増大させることなく,異なるサンプルで受け入れられる不整合トークンの問題を解決する手法を提案する。 提案手法は, パディングトークンを追加することなく, 異なるサンプルの予測トークンが矛盾する状況に対処できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.651650382105636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speculative decoding emerges as a pivotal technique for enhancing the inference speed of Large Language Models (LLMs). Despite recent research aiming to improve prediction efficiency, multi-sample speculative decoding has been overlooked due to varying numbers of accepted tokens within a batch in the verification phase. Vanilla method adds padding tokens in order to ensure that the number of new tokens remains consistent across samples. However, this increases the computational and memory access overhead, thereby reducing the speedup ratio. We propose a novel method that can resolve the issue of inconsistent tokens accepted by different samples without necessitating an increase in memory or computing overhead. Furthermore, our proposed method can handle the situation where the prediction tokens of different samples are inconsistent without the need to add padding tokens. Sufficient experiments demonstrate the efficacy of our method. Our code is available at https://github.com/niyunsheng/EMS-SD.
• Abstract（参考訳）: 投機的復号化は,Large Language Models (LLMs) の推論速度を向上させる重要な手法として現れる。 予測効率の向上を目的とした最近の研究にもかかわらず、検証フェーズにおけるバッチ内のトークン数の変化により、マルチサンプル投機復号化は見過ごされている。 Vanillaメソッドは、サンプル間で新しいトークンの数が一貫していることを保証するために、パディングトークンを追加する。 しかし、これにより計算とメモリアクセスのオーバーヘッドが増大し、スピードアップ比が低下する。 本稿では,メモリや計算のオーバーヘッドを増大させることなく,異なるサンプルで受け入れられる不整合トークンの問題を解決する手法を提案する。 さらに,本提案手法は,異なるサンプルの予測トークンがパディングトークンを付加することなく不整合である状況に対処することができる。 本手法の有効性を示す十分な実験を行った。 私たちのコードはhttps://github.com/niyunsheng/EMS-SDで利用可能です。

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