論文の概要: Staircase Streaming for Low-Latency Multi-Agent Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05059v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 17:37:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:53:00.024653
• Title: Staircase Streaming for Low-Latency Multi-Agent Inference
• Title（参考訳）: 低レイテンシマルチエージェント推論のためのステアケースストリーミング
• Authors: Junlin Wang, Jue Wang, Zhen, Xu, Ben Athiwaratkun, Bhuwan Dhingra, Ce Zhang, James Zou,
• Abstract要約: 低遅延マルチエージェント推論のための階段ストリーミングを提案する。 階段ストリーミングは応答品質を維持しながらTTFTを最大93%削減することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.669722983497856
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) opened up new directions for leveraging the collective expertise of multiple LLMs. These methods, such as Mixture-of-Agents, typically employ additional inference steps to generate intermediate outputs, which are then used to produce the final response. While multi-agent inference can enhance response quality, it can significantly increase the time to first token (TTFT), posing a challenge for latency-sensitive applications and hurting user experience. To address this issue, we propose staircase streaming for low-latency multi-agent inference. Instead of waiting for the complete intermediate outputs from previous steps, we begin generating the final response as soon as we receive partial outputs from these steps. Experimental results demonstrate that staircase streaming reduces TTFT by up to 93% while maintaining response quality.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、複数のLLMの総合的な専門知識を活用するための新しい方向性を開拓した。 これらのメソッド、例えばMixture-of-Agentsは、通常、中間出力を生成するために追加の推論ステップを使用し、最終的な応答を生成するために使用される。 マルチエージェント推論は応答品質を向上させることができるが、ファーストトークン(TTFT)への時間を著しく増加させ、レイテンシに敏感なアプリケーションには課題があり、ユーザエクスペリエンスを損なう可能性がある。 そこで本研究では,低遅延マルチエージェント推論のための階段ストリーミングを提案する。 以前のステップからの完全な中間出力を待つ代わりに、これらのステップから部分出力を受け取ると、最終的なレスポンスが生成される。 実験により, 応答品質を維持しながら, TTFTを最大93%低減できることがわかった。

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