論文の概要: CITER: Collaborative Inference for Efficient Large Language Model Decoding with Token-Level Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01976v4
• Date: Mon, 07 Apr 2025 03:22:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 16:00:10.723549
• Title: CITER: Collaborative Inference for Efficient Large Language Model Decoding with Token-Level Routing
• Title（参考訳）: CITER:Token-Level Routingを用いた効率的な大規模言語モデルデコーディングのための協調推論
• Authors: Wenhao Zheng, Yixiao Chen, Weitong Zhang, Souvik Kundu, Yun Li, Zhengzhong Liu, Eric P. Xing, Hongyi Wang, Huaxiu Yao,
• Abstract要約: Token-lEvel Routing(CITER)との協調推論は、小規模および大規模言語モデルの効率的な協調を可能にするフレームワークである。 ルータの学習をポリシー最適化として定式化し、予測の質と生成の推論コストの両方に基づいて報酬を受け取る。 実験の結果,CITERは高品質な生成を保ちながら推論コストを低減し,リアルタイムおよびリソース制約のあるアプリケーションに対して有望なソリューションを提供することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.98081258047281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models have achieved remarkable success in various tasks but suffer from high computational costs during inference, limiting their deployment in resource-constrained applications. To address this issue, we propose a novel Collaborative Inference with Token-lEvel Routing (CITER) framework that enables efficient collaboration between small and large language models (SLMs \& LLMs) through a token-level routing strategy. Specifically, CITER routes non-critical tokens to an SLM for efficiency and routes critical tokens to an LLM for generalization quality. We formulate router training as a policy optimization, where the router receives rewards based on both the quality of predictions and the inference costs of generation. This allows the router to learn to predict token-level routing scores and make routing decisions based on both the current token and the future impact of its decisions. To further accelerate the reward evaluation process, we introduce a shortcut which significantly reduces the costs of the reward estimation and improving the practicality of our approach. Extensive experiments on five benchmark datasets demonstrate that CITER reduces the inference costs while preserving high-quality generation, offering a promising solution for real-time and resource-constrained applications. Our data and code are available at https://github.com/aiming-lab/CITER.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは様々なタスクで顕著な成功を収めてきたが、推論中に高い計算コストに悩まされ、リソースに制約のあるアプリケーションへの展開が制限された。 そこで本研究では,トークンレベルのルーティング戦略を用いて,小規模および大規模言語モデル(SLMs \& LLMs)間の効率的な協調を可能にする,トークンレベルのルーティングによる協調推論(CITER)フレームワークを提案する。 特に、CITERは、非臨界トークンをSLMに、効率を、臨界トークンをLLMに、一般化品質を指示する。 我々は,ルータの学習をポリシー最適化として定式化し,予測の質と生成の推論コストの両方に基づいて報酬を受け取る。 これにより、ルータはトークンレベルのルーティングスコアを予測し、現在のトークンと将来の決定の影響の両方に基づいてルーティング決定を行うことができる。 報奨評価プロセスをさらに加速するために,報奨評価のコストを大幅に削減し,提案手法の実用性を向上させるショートカットを導入する。 5つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験によると、CITERは高品質な生成を維持しながら推論コストを削減し、リアルタイムおよびリソース制約のあるアプリケーションに有望なソリューションを提供する。 私たちのデータとコードはhttps://github.com/aiming-lab/CITER.comで公開されています。

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