論文の概要: LazyLLM: Dynamic Token Pruning for Efficient Long Context LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14057v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 06:34:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 18:33:40.794928
• Title: LazyLLM: Dynamic Token Pruning for Efficient Long Context LLM Inference
• Title（参考訳）: LazyLLM: 効率的なLLM推論のための動的トーケンプルーニング
• Authors: Qichen Fu, Minsik Cho, Thomas Merth, Sachin Mehta, Mohammad Rastegari, Mahyar Najibi,
• Abstract要約: LazyLLMは次のトークン予測に重要なトークンのKVを選択的に計算する手法である。 LLama 2 7Bモデルのプレフィルステージを2.34倍の精度で高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.722379261991563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The inference of transformer-based large language models consists of two sequential stages: 1) a prefilling stage to compute the KV cache of prompts and generate the first token, and 2) a decoding stage to generate subsequent tokens. For long prompts, the KV cache must be computed for all tokens during the prefilling stage, which can significantly increase the time needed to generate the first token. Consequently, the prefilling stage may become a bottleneck in the generation process. An open question remains whether all prompt tokens are essential for generating the first token. To answer this, we introduce a novel method, LazyLLM, that selectively computes the KV for tokens important for the next token prediction in both the prefilling and decoding stages. Contrary to static pruning approaches that prune the prompt at once, LazyLLM allows language models to dynamically select different subsets of tokens from the context in different generation steps, even though they might be pruned in previous steps. Extensive experiments on standard datasets across various tasks demonstrate that LazyLLM is a generic method that can be seamlessly integrated with existing language models to significantly accelerate the generation without fine-tuning. For instance, in the multi-document question-answering task, LazyLLM accelerates the prefilling stage of the LLama 2 7B model by 2.34x while maintaining accuracy.
• Abstract（参考訳）: 変圧器に基づく大言語モデルの推論は、2つの逐次段階から構成される。 1)プロンプトのKVキャッシュを計算し、最初のトークンを生成するための準備段階 2) その後のトークンを生成するデコードステージ。 長時間のプロンプトでは、KVキャッシュはプリフィル段階ですべてのトークンに対して計算されなければならない。 これにより、前処理段階が生成過程のボトルネックとなる可能性がある。 オープンな疑問は、最初のトークンを生成するためにすべてのプロンプトトークンが必須かどうかである。 そこで本研究では,前処理と復号処理の両方において,次のトークン予測に重要なトークンのKVを選択的に計算する新しい手法であるLazyLLMを提案する。 LazyLLMは、プロンプトを一度にプルーンする静的プルーニングアプローチとは対照的に、以前のステップでプルーニングされたとしても、異なる生成ステップでコンテキストから異なるトークンのサブセットを動的に選択することができる。 さまざまなタスクにわたる標準データセットに関する大規模な実験により、LazyLLMは既存の言語モデルとシームレスに統合され、微調整なしで生成を大幅に高速化できる汎用的な方法であることが示された。 例えば、多文書質問回答タスクでは、LazyLLMは精度を維持しながらLLama 2 7Bモデルのプリフィルステージを2.34倍高速化する。

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