論文の概要: QSpec: Speculative Decoding with Complementary Quantization Schemes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11305v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 05:57:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:03:37.443455
• Title: QSpec: Speculative Decoding with Complementary Quantization Schemes
• Title（参考訳）: QSpec: 補完的な量子化スキームによる投機的デコーディング
• Authors: Juntao Zhao, Wenhao Lu, Sheng Wang, Lingpeng Kong, Chuan Wu,
• Abstract要約: 量子化は、推論を加速し、大きな言語モデルのメモリ消費を減らすために、実質的に採用されている。 本稿では、投機的復号化のための2つの相補的量子化スキームをシームレスに統合するQSPECと呼ばれる新しい量子化パラダイムを提案する。 QSPECは、品質上の妥協なしにトークン生成スループットを最大1.80倍向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.007621357142725
• License:
• Abstract: Quantization has been substantially adopted to accelerate inference and reduce memory consumption of large language models (LLMs). While activation-weight joint quantization speeds up the inference process through low-precision kernels, we demonstrate that it suffers severe performance degradation on multi-step reasoning tasks, rendering it ineffective. We propose a novel quantization paradigm called QSPEC, which seamlessly integrates two complementary quantization schemes for speculative decoding. Leveraging nearly cost-free execution switching, QSPEC drafts tokens with low-precision, fast activation-weight quantization, and verifies them with high-precision weight-only quantization, effectively combining the strengths of both quantization schemes. Compared to high-precision quantization methods, QSPEC empirically boosts token generation throughput by up to 1.80x without any quality compromise, distinguishing it from other low-precision quantization approaches. This enhancement is also consistent across various serving tasks, model sizes, quantization methods, and batch sizes. Unlike existing speculative decoding techniques, our approach reuses weights and the KV cache, avoiding additional memory overhead. Furthermore, QSPEC offers a plug-and-play advantage without requiring any training. We believe that QSPEC demonstrates unique strengths for future deployment of high-fidelity quantization schemes, particularly in memory-constrained scenarios (e.g., edge devices).
• Abstract（参考訳）: 量子化は、大規模言語モデル(LLM)の推論を加速し、メモリ消費を減らすために実質的に採用されている。 活性化重結合量子化は、低精度カーネルによる推論過程を高速化するが、多段階推論タスクでは深刻な性能劣化に悩まされ、非効率であることを示す。 本稿では、投機的復号化のための2つの相補的量子化スキームをシームレスに統合するQSPECと呼ばれる新しい量子化パラダイムを提案する。 QSPECは、ほとんど費用がかからない実行スイッチを導入し、低精度で高速なアクティベーションウェイト量子化でトークンをドラフトし、それらを高精度なウェイトオンリー量子化で検証し、両方の量子化スキームの強みを効果的に組み合わせた。 高精度量子化法と比較すると、QSPECは他の高精度量子化法と区別することなく、トークン生成のスループットを1.80倍まで向上させる。 この拡張はまた、さまざまなサービスタスク、モデルサイズ、量子化メソッド、バッチサイズに一貫性がある。 既存の投機的復号化技術とは異なり、我々の手法は重み付けとKVキャッシュを再利用し、メモリオーバーヘッドの増大を回避する。 さらに、QSPECは、トレーニングを必要とせずに、プラグアンドプレイのアドバンテージを提供する。 我々はQSPECが、特にメモリ制約のあるシナリオ(エッジデバイスなど)において、高忠実度量子化スキームの今後の展開にユニークな強みを示すと考えている。

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