論文の概要: KNN-SSD: Enabling Dynamic Self-Speculative Decoding via Nearest Neighbor Layer Set Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16162v1
• Date: Thu, 22 May 2025 03:04:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.001286
• Title: KNN-SSD: Enabling Dynamic Self-Speculative Decoding via Nearest Neighbor Layer Set Optimization
• Title（参考訳）: KNN-SSD: 最近傍層最適化による動的自己投機的デコーディングの実現
• Authors: Mingbo Song, Heming Xia, Jun Zhang, Chak Tou Leong, Qiancheng Xu, Wenjie Li, Sujian Li,
• Abstract要約: 投機的復号化(SD)は、大規模言語モデル(LLM)の推論を加速するために広く使われているパラダイムとして登場した。 KNN-SSDは、K-Nearest Neighbor(KNN)探索を利用して、異なるスキップ層と様々なドメイン入力をマッチングするアルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.230236656479207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speculative Decoding (SD) has emerged as a widely used paradigm to accelerate the inference of large language models (LLMs) without compromising generation quality. It works by efficiently drafting multiple tokens using a compact model and then verifying them in parallel using the target LLM. Notably, Self-Speculative Decoding proposes skipping certain layers to construct the draft model, which eliminates the need for additional parameters or training. Despite its strengths, we observe in this work that drafting with layer skipping exhibits significant sensitivity to domain shifts, leading to a substantial drop in acceleration performance. To enhance the domain generalizability of this paradigm, we introduce KNN-SSD, an algorithm that leverages K-Nearest Neighbor (KNN) search to match different skipped layers with various domain inputs. We evaluated our algorithm in various models and multiple tasks, observing that its application leads to 1.3x-1.6x speedup in LLM inference.
• Abstract（参考訳）: 投機的復号化(SD)は、生成品質を損なうことなく、大規模言語モデル(LLM)の推論を加速するパラダイムとして広く使われている。 コンパクトなモデルを使って複数のトークンを効率的にドラフトし、ターゲットのLLMを使ってそれらを並列に検証することで機能する。 特に、Self-Speculative Decodingでは、特定のレイヤをスキップしてドラフトモデルを構築することで、追加のパラメータやトレーニングの必要性を排除している。 その強みにもかかわらず、我々はこの研究において、層スキップによる草案作成はドメインシフトに対して大きな感度を示し、加速性能が著しく低下することを示した。 KNN-SSDは,K-Nearest Neighbor(KNN)探索を利用して,異なるスキップ層と様々なドメイン入力とをマッチングするアルゴリズムである。 我々は,アルゴリズムを様々なモデルと複数のタスクで評価し,LLM推論における1.3x-1.6倍の高速化を実現した。

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