論文の概要: SentenceVAE: Enable Next-sentence Prediction for Large Language Models with Faster Speed, Higher Accuracy and Longer Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00655v4
- Date: Wed, 7 Aug 2024 12:23:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-08 14:46:00.791145
- Title: SentenceVAE: Enable Next-sentence Prediction for Large Language Models with Faster Speed, Higher Accuracy and Longer Context
- Title（参考訳）: SentenceVAE: 高速,高精度,コンテキストの長い大規模言語モデルの次文予測を可能にする
- Authors: Hongjun An, Yifan Chen, Zhe Sun, Xuelong Li,
- Abstract要約: 文変分自動エンコーダ(文変分自動エンコーダ)は,文変分自動エンコーダ(文変分自動エンコーダ)と文変分自動エンコーダ(文変分自動エンコーダ)からなる小型モデルである。
センテンス・デコーダは、圧縮されたトークンを文に再構築する一方、センテンス・デコーダは、文内の情報を単一のトークンに効果的にコンデンスすることができる。
提案手法は, 推定速度を204365%高速化し, パープレキシティ(PPL)を4675%まで低減し, メモリオーバーヘッドを8691%削減できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.9628075245959
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current large language models (LLMs) primarily utilize next-token prediction method for inference, which significantly impedes their processing speed. In this paper, we introduce a novel inference methodology termed next-sentence prediction, aimed at enhancing the inference efficiency of LLMs. We present Sentence Variational Autoencoder (SentenceVAE), a tiny model consisting of a Sentence Encoder and a Sentence Decoder. The Sentence Encoder can effectively condense the information within a sentence into a singular token, while the Sentence Decoder can reconstruct this compressed token back into sentence. By integrating SentenceVAE into the input and output layers of LLMs, we develop Sentence-level LLMs (SLLMs) that employ a sentence-by-sentence inference method. In addition, the SentenceVAE module of SLLMS can maintain the integrity of the original semantic content by segmenting the context into sentences, thereby improving accuracy while boosting inference speed. Moreover, compared to previous LLMs, SLLMs process fewer tokens over equivalent context length, significantly reducing memory demands for self-attention computation and facilitating the handling of longer context. Extensive experiments on Wanjuan dataset have reveal that the proposed method can accelerate inference speed by 204~365%, reduce perplexity (PPL) to 46~75% of its original metric, and decrease memory overhead by 86~91% for the equivalent context length, compared to the token-by-token method.
- Abstract（参考訳）: 現在の大規模言語モデル (LLM) は、主に推論に次トーケン予測法を用いており、処理速度を著しく損なう。
本稿では,LLMの推論効率を向上させることを目的とした,次世代予測と呼ばれる新しい推論手法を提案する。
文変分オートエンコーダ(文変分自動エンコーダ)は,文変分自動エンコーダ(文変分自動エンコーダ)と文変分自動エンコーダ(文変分自動エンコーダ)からなる小型モデルである。
Sentence Encoderは文内の情報を単一のトークンに効果的にコンデンスすることができ、Sentence Decoderは圧縮されたトークンを文に再構築することができる。
LLMの入力層と出力層にSentenceVAEを組み込むことで,文ごとの推論手法を用いたSLLM(Sentence-level LLM)を開発する。
さらに、SLLMSのSentenceVAEモジュールは、コンテキストを文にセグメント化することで、元のセマンティックコンテンツの完全性を維持することができ、推論速度を向上しながら精度を向上させることができる。
さらに、従来のLLMと比較して、SLLMは等価コンテキスト長よりも少ないトークンを処理し、自己アテンション計算のメモリ要求を著しく低減し、より長いコンテキストの処理を容易にする。
Wanjuanデータセットの大規模な実験により、提案手法は推論速度を204〜365%高速化し、パープレキシティ(PPL)を46～75%削減し、メモリオーバーヘッドをトークン・バイ・トークン法と比較して86～91%削減できることが明らかになった。
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