論文の概要: Towards Fast Multilingual LLM Inference: Speculative Decoding and Specialized Drafters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16758v2
• Date: Mon, 11 Nov 2024 07:34:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:04:31.287350
• Title: Towards Fast Multilingual LLM Inference: Speculative Decoding and Specialized Drafters
• Title（参考訳）: 高速多言語LLM推論に向けて:投機的復号化と特化推論
• Authors: Euiin Yi, Taehyeon Kim, Hongseok Jeung, Du-Seong Chang, Se-Young Yun,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらし、様々な商用アプリケーションに応用範囲を広げている。 本稿では,投機的復号化における補助モデルのトレーニング手法について検討し,将来のトークンを目標LLMで検証する。 言語固有のドラフトモデルは,対象とする事前訓練とファイントゥン戦略によって最適化され,従来の手法に比べて推論時間を大幅に短縮することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.19251212483406
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have revolutionized natural language processing and broadened their applicability across diverse commercial applications. However, the deployment of these models is constrained by high inference time in multilingual settings. To mitigate this challenge, this paper explores a training recipe of an assistant model in speculative decoding, which is leveraged to draft and-then its future tokens are verified by the target LLM. We show that language-specific draft models, optimized through a targeted pretrain-and-finetune strategy, substantially brings a speedup in inference time compared to the previous methods. We validate these models across various languages in inference time, out-of-domain speedup, and GPT-4o evaluation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらし、様々な商用アプリケーションに応用範囲を広げている。 しかし、これらのモデルの展開は多言語設定における高い推論時間によって制約される。 この課題を軽減するため,本論文では,投機的復号化におけるアシスタントモデルのトレーニングレシピについて検討し,将来のトークンを目標LLMで検証する。 言語固有のドラフトモデルは,対象とする事前訓練とファイントゥン戦略によって最適化され,従来の手法に比べて推論時間を大幅に短縮することを示す。 予測時間,領域外高速化,GPT-4o 評価において,これらのモデルを様々な言語で検証する。

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