BiTA: Bi-Directional Tuning for Lossless Acceleration in Large Language Models

📄 arXiv: 2401.12522v2 📥 PDF

作者: Feng Lin, Hanling Yi, Hongbin Li, Yifan Yang, Xiaotian Yu, Guangming Lu, Rong Xiao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-01-23 (更新: 2024-01-25)

备注: An appendix has been included. Source code at https://github.com/linfeng93/BiTA

期刊: Expert Systems with Applications 2025

💡 一句话要点

提出BiTA以解决大语言模型推理效率低下问题

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

关键词: 大语言模型 推理效率 双向调优 半自回归生成 草稿验证 树形解码 加速技术

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在推理时采用自回归生成，导致内存带宽需求高且延迟增加，效率低下。
  2. 本文提出双向调优（BiTA）方法，通过半自回归生成和草稿验证来提升推理效率，具有参数高效的设计。
  3. 实验结果表明，LLaMA-2-70B-Chat在MT-Bench基准上实现了2.7倍的加速，超越了现有加速技术。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在推理过程中通常采用自回归生成，这导致了高内存带宽需求和延长的延迟。为了解决这一低效问题，本文提出了双向调优（BiTA）方法，通过简化的半自回归生成和草稿验证来加速LLMs。受提示调优的启发，我们设计了一种参数高效的双向调优，增强了LLMs在半自回归生成中的能力。通过高效的树形解码，模型能够并行执行草稿候选生成和验证，确保输出与自回归方法在贪婪采样下相同。BiTA作为轻量级插件模块，无需额外的辅助模型或显著增加内存成本，即可无缝提升现有LLMs的推理效率。应用BiTA后，LLaMA-2-70B-Chat在MT-Bench基准上实现了2.7倍的加速，广泛实验表明该方法超越了现有的加速技术。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在推理过程中因自回归生成导致的高内存带宽需求和延迟问题。现有方法在效率上存在明显不足，影响了实际应用。

核心思路：提出双向调优（BiTA）方法，通过半自回归生成和草稿验证来加速推理过程，采用参数高效的设计以减少资源消耗。

技术框架：BiTA的整体架构包括草稿候选生成和验证两个主要模块，采用高效的树形解码技术，使得生成和验证过程能够并行进行。

关键创新：BiTA的核心创新在于其双向调优机制，使得模型在保持输出一致性的同时，显著提升推理速度。这一设计与传统自回归方法有本质区别。

关键设计：在参数设置上，BiTA采用了轻量级的插件模块设计，避免了对额外辅助模型的依赖，同时在损失函数和网络结构上进行了优化，以确保高效的生成和验证过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，LLaMA-2-70B-Chat应用BiTA后，在MT-Bench基准上实现了2.7倍的速度提升，显著超越了现有的加速技术，展示了BiTA在推理效率上的卓越表现。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等。通过提升大语言模型的推理效率，BiTA可以在实时应用中提供更快的响应时间，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) commonly employ autoregressive generation during inference, leading to high memory bandwidth demand and consequently extended latency. To mitigate this inefficiency, we present Bi-directional Tuning for lossless Acceleration (BiTA), an innovative method expediting LLMs via streamlined semi-autoregressive generation and draft verification. Inspired by the concept of prompt tuning, we enhance LLMs with a parameter-efficient design called bi-directional tuning for the capability in semi-autoregressive generation. Employing efficient tree-based decoding, the models perform draft candidate generation and verification in parallel, ensuring outputs identical to their autoregressive counterparts under greedy sampling. BiTA serves as a lightweight plug-in module, seamlessly boosting the inference efficiency of existing LLMs without requiring additional assistance models or incurring significant extra memory costs. Applying the proposed BiTA, LLaMA-2-70B-Chat achieves a 2.7$\times$ speedup on the MT-Bench benchmark. Extensive experiments confirm our method surpasses state-of-the-art acceleration techniques.