論文の概要: Faster Language Models with Better Multi-Token Prediction Using Tensor Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17765v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 11:06:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:55:20.240843
• Title: Faster Language Models with Better Multi-Token Prediction Using Tensor Decomposition
• Title（参考訳）: テンソル分解を用いたより高速なマルチトークン予測言語モデル
• Authors: Artem Basharin, Andrei Chertkov, Ivan Oseledets,
• Abstract要約: 本稿では, 精度を損なうことなくサンプリング効率を向上させることを目的とした, 変圧器のマルチトークン予測のための新しいモデルを提案する。 階数=r$標準確率分解に一般化することにより、複数のトークンを同時に予測する改良されたモデルを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.575078692353885
• License:
• Abstract: We propose a new model for multi-token prediction in transformers, aiming to enhance sampling efficiency without compromising accuracy. Motivated by recent work that predicts the probabilities of subsequent tokens using multiple heads, we connect this approach to rank-$1$ canonical tensor decomposition. By generalizing it to a rank-$r$ canonical probability decomposition, we develop an improved model that predicts multiple tokens simultaneously. This model can also be interpreted as a mixture of experts, allowing us to leverage successful techniques from that domain for efficient and robust training. Importantly, the overall overhead for training and sampling remains low. Our method demonstrates significant improvements in inference speed for both text and code generation tasks, proving particularly beneficial within the self-speculative decoding paradigm. It maintains its effectiveness across various model sizes and training epochs, highlighting its robustness and scalability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 精度を損なうことなくサンプリング効率を向上させることを目的とした, 変圧器のマルチトークン予測のための新しいモデルを提案する。 マルチヘッドを用いた後続のトークンの確率を予測する最近の研究により、我々はこのアプローチをランク1$の標準テンソル分解に結び付ける。 階数=r$標準確率分解に一般化することにより、複数のトークンを同時に予測する改良されたモデルを開発する。 このモデルはエキスパートの混在として解釈することもでき、そのドメインから成功したテクニックを有効活用して、効率的で堅牢なトレーニングを可能にします。 重要なのは、トレーニングとサンプリングの全体的なオーバーヘッドが低いことです。 提案手法は,テキストおよびコード生成タスクの推論速度を大幅に向上させ,自己記述型デコードパラダイムにおいて特に有益であることを示す。 さまざまなモデルサイズとトレーニングのエポックにまたがって有効性を維持し、堅牢性とスケーラビリティを強調している。

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