論文の概要: S$^4$C: Speculative Sampling with Syntactic and Semantic Coherence for Efficient Inference of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14158v1
• Date: Tue, 17 Jun 2025 03:38:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.315625
• Title: S$^4$C: Speculative Sampling with Syntactic and Semantic Coherence for Efficient Inference of Large Language Models
• Title（参考訳）: S$4$C:大規模言語モデルの効率的な推論のための構文的・意味的コヒーレンスを用いた投機的サンプリング
• Authors: Tao He, Guang Huang, Yu Yang, Tianshi Xu, Sicheng Zhao, Guiguang Ding, Pengyang Wang, Feng Tian,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクにまたがる顕著な推論能力を示す。 その自己回帰的な性質は、相当なレイテンシ推論をもたらし、リアルタイムアプリケーションに課題を提起する。 マルチヘッドドラフトを利用して投機的サンプリングを拡張するSyntactic and Semantic Coherenceフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.784951111677856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) exhibit remarkable reasoning capabilities across diverse downstream tasks. However, their autoregressive nature leads to substantial inference latency, posing challenges for real-time applications. Speculative sampling mitigates this issue by introducing a drafting phase followed by a parallel validation phase, enabling faster token generation and verification. Existing approaches, however, overlook the inherent coherence in text generation, limiting their efficiency. To address this gap, we propose a Speculative Sampling with Syntactic and Semantic Coherence (S$^4$C) framework, which extends speculative sampling by leveraging multi-head drafting for rapid token generation and a continuous verification tree for efficient candidate validation and feature reuse. Experimental results demonstrate that S$^4$C surpasses baseline methods across mainstream tasks, offering enhanced efficiency, parallelism, and the ability to generate more valid tokens with fewer computational resources. On Spec-bench benchmarks, S$^4$C achieves an acceleration ratio of 2.26x-2.60x, outperforming state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクにまたがる顕著な推論能力を示す。 しかし、その自己回帰的な性質は、相当な推論遅延をもたらし、リアルタイムアプリケーションに課題を生じさせる。 投機的サンプリングは、ドラフトフェーズを導入し、続いて並列検証フェーズを導入し、より高速なトークン生成と検証を可能にすることでこの問題を軽減する。 しかし、既存のアプローチは、テキスト生成の固有のコヒーレンスを見落とし、その効率を制限している。 このギャップに対処するため, 高速トークン生成のためのマルチヘッドドラフトと効率的な候補検証と特徴再利用のための連続検証木を用いて, 投機的サンプリングを拡張したS$^4$C(Speculative Smpling with Syntactic and Semantic Coherence)フレームワークを提案する。 実験の結果、S$^4$Cは、効率の向上、並列性、より有効なトークンを少ない計算資源で生成する能力など、主要なタスクにまたがるベースラインメソッドを超越していることが示された。 Spec-benchベンチマークでは、S$^4$Cは2.26x-2.60xの加速比を達成し、最先端の手法より優れている。

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