論文の概要: EAGLE-2: Faster Inference of Language Models with Dynamic Draft Trees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16858v1
- Date: Mon, 24 Jun 2024 17:59:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 13:46:06.790852
- Title: EAGLE-2: Faster Inference of Language Models with Dynamic Draft Trees
- Title（参考訳）: EAGLE-2:動的ドラフト木を用いた言語モデルの高速推論
- Authors: Yuhui Li, Fangyun Wei, Chao Zhang, Hongyang Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,コンテキスト認識型動的ドラフトツリーの新しい手法を提案する。
我々は,3つの大言語モデル(LLM)と6つのタスクについて広範囲に評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.703729145091483
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Inference with modern Large Language Models (LLMs) is expensive and time-consuming, and speculative sampling has proven to be an effective solution. Most speculative sampling methods such as EAGLE use a static draft tree, implicitly assuming that the acceptance rate of draft tokens depends only on their position. Interestingly, we found that the acceptance rate of draft tokens is also context-dependent. In this paper, building upon EAGLE, we propose EAGLE-2, which introduces a new technique of context-aware dynamic draft tree into drafting modeling. This improvement leverages the fact that the draft model of EAGLE is well-calibrated: the confidence scores from the draft model approximate acceptance rates with small errors. We conducted extensive evaluations on three series of LLMs and six tasks, with EAGLE-2 achieving speedup ratios 3.05x-4.26x, which is 20%-40% faster than EAGLE-1. EAGLE-2 also ensures that the distribution of the generated text remains unchanged, making it a lossless acceleration algorithm.
- Abstract（参考訳）: 現代の大規模言語モデル(LLM)による推論は高価で時間を要するものであり、投機的サンプリングは効果的な解であることが証明されている。
EAGLEのような投機的サンプリング手法の多くは静的なドラフトツリーを使用しており、ドラフトトークンの受け入れ率はそれらの位置のみに依存すると暗黙的に仮定している。
興味深いことに、ドラフトトークンの受け入れ率も文脈に依存していることがわかった。
本稿では,EAGLEをベースとしたEAGLE-2を提案する。
この改善は、ERGLEのドラフトモデルが十分に校正されているという事実を活用している。
EAGLE-2 の高速化比 3.05x-4.26x は EAGLE-1 よりも20%-40% 高速である。
EAGLE-2はまた、生成されたテキストの分布が変わらないことを保証する。
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