Fugu-MT 論文翻訳(概要): Distributed Speculative Inference of Large Language Models is Provably Faster

論文の概要: Distributed Speculative Inference of Large Language Models is Provably Faster

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14105v3
Date: Sun, 8 Sep 2024 17:15:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-11 02:21:54.491655
Title: Distributed Speculative Inference of Large Language Models is Provably Faster
Title（参考訳）: 大規模言語モデルの分散投機推論は、おそらくより高速である
Authors: Nadav Timor, Jonathan Mamou, Daniel Korat, Moshe Berchansky, Oren Pereg, Moshe Wasserblat, Tomer Galanti, Michal Gordon, David Harel,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の推論を加速することは、人工知能において重要な課題である。本稿では、投機推論(SI)や従来の自己回帰推論(非SI)よりも確実に高速な分散推論アルゴリズムである分散推論(DSI)を紹介する。 DSI が SI よりも 1.29-1.92 倍速い現実的な単一ノード設定において,本シミュレーションは既製の LLM の高速化を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.28378710952036
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accelerating the inference of large language models (LLMs) is an important challenge in artificial intelligence. This paper introduces Distributed Speculative Inference (DSI), a novel distributed inference algorithm that is provably faster than speculative inference (SI) [leviathan2023fast,chen2023accelerating,miao2023specinfer] and traditional autoregressive inference (non-SI). Like other SI algorithms, DSI works on frozen LLMs, requiring no training or architectural modifications, and it preserves the target distribution. Prior studies on SI have demonstrated empirical speedups (compared to non-SI) but require fast and accurate drafters, which are often unavailable in practice. We identify a gap where SI can be slower than non-SI given slower or less accurate drafters. We close this gap by proving that DSI is faster than both SI and non-SI--given any drafters. DSI introduces a novel type of task parallelism called Speculation Parallelism (SP), which orchestrates target and drafter instances to overlap in time, creating a new foundational tradeoff between computational resources and latency. DSI is not only faster than SI but also supports LLMs that cannot be accelerated with SI. Our simulations show speedups of off-the-shelf LLMs in realistic single-node settings where DSI is 1.29-1.92x faster than SI.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の推論を加速することは、人工知能において重要な課題である。本稿では,分散投機推論(DSI)を提案する。分散投機推論(DSI)は,投機推論(SI) [leviathan2023fast,chen2023accelerating,miao2023specinfer] や従来の自己回帰推論(非SI)よりも確実に高速な分散推論アルゴリズムである。他のSIアルゴリズムと同様に、DSIは凍結したLLMで動作し、トレーニングやアーキテクチャの変更を必要とせず、ターゲットの分布を保存する。 SIに関する以前の研究は、実証的なスピードアップ(非SIと比較して)を実証してきたが、高速で正確なドラフト作成が必要であり、実際は利用できないことが多い。我々は、SIが非SIよりも遅くなり得るギャップを、より遅く、より正確でない草案作成者によって特定する。 DSIがSIと非SIの両方よりも高速であることを証明することで、このギャップを埋めます。 DSIはSP(Speculation Parallelism)と呼ばれる新しいタイプのタスク並列処理を導入し、ターゲットインスタンスとドラフトインスタンスを時間的に重複させ、計算リソースとレイテンシーの間に新たな基本的なトレードオフを生み出す。 DSI は SI よりも高速であるだけでなく、SI で加速できない LLM もサポートしている。 DSI が SI よりも 1.29-1.92 倍速い現実的な単一ノード設定において,本シミュレーションは既製の LLM の高速化を示す。

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