論文の概要: Speeding up Speculative Decoding via Sequential Approximate Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04557v2
• Date: Sat, 14 Jun 2025 19:09:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 19:42:49.103286
• Title: Speeding up Speculative Decoding via Sequential Approximate Verification
• Title（参考訳）: 逐次近似検証による投機的復号化の高速化
• Authors: Meiyu Zhong, Noel Teku, Ravi Tandon,
• Abstract要約: 投機的復号法 (SD) はLarge Language Models (LLM) を用いた高速推論手法である。 本稿では,SPRINTERを提案する。SPRINTERは,LLMから生成されたトークンが目標のLLMに受け入れられるかどうかを予測するために訓練された,低複雑さの検証器である。 逐次近似検証を行うことで、SPRINTERは目標のLSMによる検証を必要とせず、トークンが受け入れられないと判断された場合にのみ呼び出される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.754712828900729
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speculative Decoding (SD) is a recently proposed technique for faster inference using Large Language Models (LLMs). SD operates by using a smaller draft LLM for autoregressively generating a sequence of tokens and a larger target LLM for parallel verification to ensure statistical consistency. However, periodic parallel calls to the target LLM for verification prevent SD from achieving even lower latencies. We propose SPRINTER, which utilizes a low-complexity verifier trained to predict if tokens generated from a draft LLM would be accepted by the target LLM. By performing sequential approximate verification, SPRINTER does not require verification by the target LLM and is only invoked when a token is deemed unacceptable. This reduces the number of calls to the larger LLM, achieving further speedups and lower computation cost. We present a theoretical analysis of SPRINTER, examining the statistical properties of the generated tokens, as well as the expected reduction in latency as a function of the verifier. We evaluate SPRINTER on several datasets and model pairs, demonstrating that approximate verification can still maintain high quality generation while further reducing latency.
• Abstract（参考訳）: 投機的復号法(SD: Speculative Decoding)は,Large Language Models (LLMs) を用いた高速推論手法である。 SD はより小さなドラフト LLM を用いてトークン列を自動回帰的に生成し、より大きな目標 LLM を用いて並列検証を行い、統計的整合性を確保する。 しかし、検証のための目標LSMへの周期的な並列呼び出しは、SDがさらに低いレイテンシを達成するのを防ぐ。 本稿では,SPRINTERを提案する。SPRINTERは,LLMから生成されたトークンが目標のLLMに受け入れられるかどうかを予測するために訓練された,低複雑さの検証器である。 逐次近似検証を行うことで、SPRINTERは目標のLSMによる検証を必要とせず、トークンが受け入れられないと判断された場合にのみ呼び出される。 これにより、より大きなLLMへの呼び出し数を削減し、さらなるスピードアップと計算コストの低減を実現している。 本稿では,SPRINTERの理論解析を行い,生成したトークンの統計的特性と,検証器の関数としての遅延の低減について検討する。 我々はSPRINTERを複数のデータセットとモデルペアで評価し、近似検証が高品質な生成を維持しつつ、さらにレイテンシを低減できることを実証した。

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