APAR: LLMs Can Do Auto-Parallel Auto-Regressive Decoding

📄 arXiv: 2401.06761v1 📥 PDF

作者: Mingdao Liu, Aohan Zeng, Bowen Wang, Peng Zhang, Jie Tang, Yuxiao Dong

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-12

备注: 14 pages

💡 一句话要点

提出APAR方法以解决LLMs自回归解码效率问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 自回归解码 并行生成 指令调优 推测解码 效率提升 自然语言处理 文本生成

📋 核心要点

  1. 现有的自回归解码方法在生成文本时效率较低，难以满足大规模应用的需求。
  2. 本文提出的APAR方法通过指令调优，使LLMs能够独立规划生成过程，实现并行自回归生成。
  3. 实验结果表明，APAR方法在速度和资源消耗上均有显著提升，吞吐量提高20-70%，延迟降低20-35%。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的广泛应用，如何高效部署成为一大挑战。自回归解码过程是大多数LLMs生成文本的基础，但其效率较低。本文提出了一种并行自回归生成方法（APAR），通过在包含层次结构的一般领域数据上进行指令调优，使LLMs能够独立规划生成过程并执行自动并行自回归生成，从而显著减少生成步骤。APAR方法单独可实现最高2倍的速度提升，结合推测解码时速度提升可达4倍。此外，APAR还减少了生成过程中的键值缓存消耗和注意力计算，提高了高吞吐量场景下的吞吐量20-70%和延迟降低20-35%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在自回归解码过程中的效率问题。现有方法在生成文本时通常面临生成步骤多、资源消耗高等痛点，影响了模型的实际应用。

核心思路：论文提出的APAR方法通过在包含层次结构的数据上进行指令调优，使得模型能够独立规划生成过程，从而实现并行自回归生成。这种设计旨在减少生成步骤，提高解码效率。

技术框架：APAR方法的整体架构包括数据准备、指令调优、生成过程规划和并行解码四个主要模块。首先，通过层次结构数据进行指令调优，然后在生成过程中实现并行化，最终输出文本。

关键创新：APAR方法的核心创新在于其并行自回归生成能力，使得LLMs能够在生成过程中独立规划，显著减少生成步骤。这一方法与传统的自回归解码方式本质上不同，后者通常是线性生成。

关键设计：在技术细节上，APAR方法采用了特定的损失函数和网络结构，以支持并行生成。此外，模型的参数设置经过精心设计，以优化生成效率和资源使用。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，APAR方法在生成速度上可实现最高2倍的提升，结合推测解码时速度提升可达4倍。同时，在高吞吐量场景下，吞吐量提高了20-70%，延迟降低了20-35%，相较于现有最先进的服务框架表现出显著优势。

🎯 应用场景

APAR方法在自然语言处理、对话系统和文本生成等领域具有广泛的应用潜力。其高效的生成能力可以支持实时应用场景，如智能客服、内容创作等，提升用户体验和系统响应速度。未来，该方法还可能推动更大规模的语言模型在工业界的应用，促进AI技术的普及与发展。

📄 摘要（原文）

The massive adoption of large language models (LLMs) demands efficient deployment strategies. However, the auto-regressive decoding process, which is fundamental to how most LLMs generate text, poses challenges to achieve efficient serving. In this work, we introduce a parallel auto-regressive generation method. By instruct-tuning on general domain data that contains hierarchical structures, we enable LLMs to independently plan their generation process and perform auto-parallel auto-regressive (APAR) generation, significantly reducing the number of generation steps. APAR alone can achieve up to 2x speed-up, and when combined with speculative decoding, the speed-up can reach up to 4x. In addition, APAR reduces the key-value cache consumption and attention computation during generation. This leads to a throughput increase of 20-70% and a latency reduce of 20-35% in high-throughput scenarios, compared to state-of-the-art serving frameworks.