Fugu-MT 論文翻訳(概要): SpecExec: Massively Parallel Speculative Decoding for Interactive LLM Inference on Consumer Devices

論文の概要: SpecExec: Massively Parallel Speculative Decoding for Interactive LLM Inference on Consumer Devices

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02532v2
Date: Tue, 25 Jun 2024 19:35:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-27 18:16:00.789152
Title: SpecExec: Massively Parallel Speculative Decoding for Interactive LLM Inference on Consumer Devices
Title（参考訳）: SpecExec: コンシューマデバイス上での対話型LLM推論のための大規模並列投機デコーディング
Authors: Ruslan Svirschevski, Avner May, Zhuoming Chen, Beidi Chen, Zhihao Jia, Max Ryabinin,
Abstract要約: SpecExecは単純な並列デコード方式で、LLMファミリ向けのターゲットモデルイテレーション毎に最大20個のトークンを生成することができる。我々は,RAMオフロードが4～6トークン/秒,量子化が4ビット,あるいは16ビット重みが2～3トークン/秒の一般GPU上で50B以上のパラメータLLMを推定した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.81344021150902
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As large language models gain widespread adoption, running them efficiently becomes crucial. Recent works on LLM inference use speculative decoding to achieve extreme speedups. However, most of these works implicitly design their algorithms for high-end datacenter hardware. In this work, we ask the opposite question: how fast can we run LLMs on consumer machines? Consumer GPUs can no longer fit the largest available models (50B+ parameters) and must offload them to RAM or SSD. When running with offloaded parameters, the inference engine can process batches of hundreds or thousands of tokens at the same time as just one token, making it a natural fit for speculative decoding. We propose SpecExec (Speculative Execution), a simple parallel decoding method that can generate up to 20 tokens per target model iteration for popular LLM families. It utilizes the high spikiness of the token probabilities distribution in modern LLMs and a high degree of alignment between model output probabilities. SpecExec takes the most probable tokens continuation from the draft model to build a "cache" tree for the target model, which then gets validated in a single pass. Using SpecExec, we demonstrate inference of 50B+ parameter LLMs on consumer GPUs with RAM offloading at 4-6 tokens per second with 4-bit quantization or 2-3 tokens per second with 16-bit weights.
Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルが広く採用されるにつれて、それらを効率的に実行することが重要になります。 LLM推論における最近の研究は、極端なスピードアップを達成するために投機的復号法を用いている。しかし、これらの作業のほとんどは、ハイエンドのデータセンターハードウェア向けにアルゴリズムを暗黙的に設計している。この作業で、私たちは逆の質問をする: コンシューママシン上で、どのくらいの速度でLSMを実行できますか? コンシューマGPUは、利用可能な最大のモデル(50B以上のパラメータ)にもはや適合せず、RAMやSSDにオフロードしなければならない。オフロードされたパラメータで実行する場合、推論エンジンは1つのトークンと同時に数百から数千のトークンのバッチを処理することができるため、投機的復号化には自然に適合する。提案するSpecExec(Speculative Execution)は,LLMファミリのターゲットモデルイテレーション毎に最大20個のトークンを生成可能な,単純な並列復号法である。現代のLLMにおけるトークン確率分布の高スパイキネスと、モデル出力確率間の高次アライメントを利用する。 SpecExecは、最も可能性の高いトークンをドラフトモデルから継承して、ターゲットモデル用の"キャッシュ"ツリーを構築し、単一のパスで検証する。 SpecExecを用いて,RAMオフロードが4～6トークン/秒,量子化が4ビット,あるいは16ビット重みが2～3トークン/秒の一般GPU上で50B以上のパラメータLLMを推定した。

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