論文の概要: Closer Look at Efficient Inference Methods: A Survey of Speculative Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13157v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 09:46:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:41.786090
• Title: Closer Look at Efficient Inference Methods: A Survey of Speculative Decoding
• Title（参考訳）: 効率的な推論手法のクローズアップ:投機的復号化に関する調査
• Authors: Hyun Ryu, Eric Kim,
• Abstract要約: 投機的復号化は、ドラフトと検証という2段階のフレームワークを導入することでボトルネックに対処する。 より小さく効率的なモデルが予備のドラフトを生成し、より大きくより洗練されたモデルによって洗練される。 本稿では、投機的復号法を包括的に調査し、それらをドラフト中心およびモデル中心のアプローチに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3479499607624648
• License:
• Abstract: Efficient inference in large language models (LLMs) has become a critical focus as their scale and complexity grow. Traditional autoregressive decoding, while effective, suffers from computational inefficiencies due to its sequential token generation process. Speculative decoding addresses this bottleneck by introducing a two-stage framework: drafting and verification. A smaller, efficient model generates a preliminary draft, which is then refined by a larger, more sophisticated model. This paper provides a comprehensive survey of speculative decoding methods, categorizing them into draft-centric and model-centric approaches. We discuss key ideas associated with each method, highlighting their potential for scaling LLM inference. This survey aims to guide future research in optimizing speculative decoding and its integration into real-world LLM applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における効率的な推論は、その規模と複雑さが増大するにつれて、重要な焦点となっている。 従来の自己回帰復号法は有効ではあるが、シーケンシャルトークン生成プロセスのために計算の非効率さに悩まされている。 投機的復号化は、ドラフトと検証という2段階のフレームワークを導入することで、このボトルネックに対処する。 より小さく効率的なモデルが予備のドラフトを生成し、より大きくより洗練されたモデルによって洗練される。 本稿では、投機的復号法を包括的に調査し、それらをドラフト中心およびモデル中心のアプローチに分類する。 それぞれの手法に関連する重要なアイデアについて論じ,LLM推論のスケーリングの可能性を強調した。 本調査は,投機的復号化と実世界のLLMアプリケーションへの統合を最適化するための今後の研究を導くことを目的としている。

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