論文の概要: Reward-Guided Speculative Decoding for Efficient LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19324v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 17:19:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:03:37.134093
• Title: Reward-Guided Speculative Decoding for Efficient LLM Reasoning
• Title（参考訳）: 効率的なLDM推論のための逆ガイド型投機的復号法
• Authors: Baohao Liao, Yuhui Xu, Hanze Dong, Junnan Li, Christof Monz, Silvio Savarese, Doyen Sahoo, Caiming Xiong,
• Abstract要約: Reward-Guided Speculative Decoding (RSD)は,大規模言語モデル(LLM)における推論の効率向上を目的とした新しいフレームワークである。 RSDは軽量なドラフトモデルと、より強力なターゲットモデルを組み合わせることで、制御されたバイアスを取り入れて、ハイリワード出力を優先順位付けする。 Olympiadレベルのタスクを含む、挑戦的推論ベンチマークに関する広範囲な評価は、RSDがターゲットモデルのみによる復号化に対して、大幅な効率向上をもたらすことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.55186052123196
• License:
• Abstract: We introduce Reward-Guided Speculative Decoding (RSD), a novel framework aimed at improving the efficiency of inference in large language models (LLMs). RSD synergistically combines a lightweight draft model with a more powerful target model, incorporating a controlled bias to prioritize high-reward outputs, in contrast to existing speculative decoding methods that enforce strict unbiasedness. RSD employs a process reward model to evaluate intermediate decoding steps and dynamically decide whether to invoke the target model, optimizing the trade-off between computational cost and output quality. We theoretically demonstrate that a threshold-based mixture strategy achieves an optimal balance between resource utilization and performance. Extensive evaluations on challenging reasoning benchmarks, including Olympiad-level tasks, show that RSD delivers significant efficiency gains against decoding with the target model only (up to 4.4x fewer FLOPs), while achieving significant better accuracy than parallel decoding method on average (up to +3.5). These results highlight RSD as a robust and cost-effective approach for deploying LLMs in resource-intensive scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における推論の効率向上を目的とした新しいフレームワークであるReward-Guided Speculative Decoding(RSD)を紹介する。 RSDは、厳密な偏りを強制する既存の投機的復号法とは対照的に、軽量なドラフトモデルとより強力なターゲットモデルとを相乗的に組み合わせ、制御されたバイアスを高逆出力の優先順位付けに取り入れている。 RSDはプロセス報酬モデルを用いて中間復号ステップを評価し、ターゲットモデルを呼び出すかどうかを動的に決定し、計算コストと出力品質のトレードオフを最適化する。 理論的には, 資源利用と性能の最適バランスを実現するために, しきい値に基づく混合戦略を立証する。 Olympiadレベルのタスクを含む挑戦的推論ベンチマークの広範な評価は、RSDがターゲットモデルでのみ復号する(FLOPは最大4.4倍少ない)ことと、平均的な(+3.5まで)並列復号法よりも高い精度を達成することを示している。 これらの結果は、資源集約的なシナリオにLSMをデプロイするための堅牢で費用対効果の高いアプローチとしてRSDを強調している。

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