論文の概要: Speculative Diffusion Decoding: Accelerating Language Generation through Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05636v2
• Date: Fri, 16 Aug 2024 19:25:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 23:45:42.815702
• Title: Speculative Diffusion Decoding: Accelerating Language Generation through Diffusion
• Title（参考訳）: 投機的拡散復号:拡散による言語生成の高速化
• Authors: Jacob K Christopher, Brian R Bartoldson, Bhavya Kailkhura, Ferdinando Fioretto,
• Abstract要約: 投機的復号化は,大規模言語モデル推論を高速化する手法として広く採用されている。 本稿では,離散拡散モデルを用いてドラフトシーケンスを生成する投機的復号法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.17158389902231
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speculative decoding has emerged as a widely adopted method to accelerate large language model inference without sacrificing the quality of the model outputs. While this technique has facilitated notable speed improvements by enabling parallel sequence verification, its efficiency remains inherently limited by the reliance on incremental token generation in existing draft models. To overcome this limitation, this paper proposes an adaptation of speculative decoding which uses discrete diffusion models to generate draft sequences. This allows parallelization of both the drafting and verification steps, providing significant speed-ups to the inference process. Our proposed approach, Speculative Diffusion Decoding (SpecDiff), is validated on standard language generation benchmarks and empirically demonstrated to provide a up to 8.7x speed-up over standard generation processes and up to 2.5x speed-up over existing speculative decoding approaches.
• Abstract（参考訳）: 投機的復号化は,モデル出力の品質を犠牲にすることなく,大規模言語モデル推論を高速化する手法として広く採用されている。 この技術は並列シーケンス検証を可能にすることで顕著な速度向上を実現しているが、既存のドラフトモデルにおけるインクリメンタルトークン生成に依存しているため、その効率は本質的に制限されている。 この制限を克服するために、離散拡散モデルを用いてドラフトシーケンスを生成する投機的復号法を提案する。 これにより、ドラフトと検証の両方のステップの並列化が可能になり、推論プロセスに対する大幅なスピードアップが実現される。 提案手法であるSpeculative Diffusion Decoding (SpecDiff) を,標準言語生成ベンチマーク上で検証し,標準生成プロセスの最大8.7倍,既存の投機的デコーディングの最大2.5倍の高速化を実現することを実証した。

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