論文の概要: Jakiro: Boosting Speculative Decoding with Decoupled Multi-Head via MoE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06282v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 09:24:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:36:07.169399
• Title: Jakiro: Boosting Speculative Decoding with Decoupled Multi-Head via MoE
• Title（参考訳）: Jakiro: MoEを通じて、分離したマルチヘッドで投機的デコーディングを促進する
• Authors: Haiduo Huang, Fuwei Yang, Zhenhua Liu, Yixing Xu, Jinze Li, Yang Liu, Xuanwu Yin, Dong Li, Pengju Ren, Emad Barsoum,
• Abstract要約: 投機的復号(SD)は、より小さなドラフトモデルを用いて複数のトークンを予測することで、大きな言語モデル推論を加速する。 本稿では,専門家の混在(Mixture of Experts, MoE)を利用したJakiroを提案する。 提案手法は予測精度を大幅に向上し,推論高速化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.003006630308517
• License:
• Abstract: Speculative decoding (SD) accelerates large language model inference by using a smaller draft model to predict multiple tokens, which are then verified in parallel by the larger target model. However, the limited capacity of the draft model often necessitates tree-based sampling to improve prediction accuracy, where multiple candidates are generated at each step. We identify a key limitation in this approach: the candidates at the same step are derived from the same representation, limiting diversity and reducing overall effectiveness. To address this, we propose Jakiro, leveraging Mixture of Experts (MoE), where independent experts generate diverse predictions, effectively decoupling correlations among candidates. Furthermore, we introduce a hybrid inference strategy, combining autoregressive decoding for initial tokens with parallel decoding for subsequent stages, and enhance the latter with contrastive mechanism in features to improve accuracy. Our method significantly boosts prediction accuracy and achieves higher inference speedups. Extensive experiments across diverse models validate the effectiveness and robustness of our approach, establishing a new SOTA in speculative decoding. Our codes are available at https://github.com/haiduo/Jakiro.
• Abstract（参考訳）: 投機的復号(SD)は、より小さなドラフトモデルを使用して複数のトークンを予測し、より大きなターゲットモデルによって並列に検証することにより、大きな言語モデル推論を加速する。 しかしながら、ドラフトモデルの限られた能力は、各ステップで複数の候補が生成される予測精度を向上させるために、しばしばツリーベースのサンプリングを必要とする。 同じステップの候補者は、同じ表現から派生し、多様性を制限し、全体的な効果を低下させます。 そこで本稿では,様々な予測を独立の専門家が生成し,候補間の相関関係を効果的に分離する,Mixture of Experts(MoE)を活用したJakiroを提案する。 さらに,初期トークンの自己回帰復号化と,その後の段階における並列復号化を併用したハイブリッド推論手法を導入し,特徴量に対照的な機構を付加して精度を向上させる。 提案手法は予測精度を大幅に向上し,推論高速化を実現する。 多様なモデルにわたる大規模な実験は、我々のアプローチの有効性と堅牢性を検証し、投機的復号法における新しいSOTAを確立する。 私たちのコードはhttps://github.com/haiduo/Jakiro.comで公開しています。

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