PaDeLLM-NER: Parallel Decoding in Large Language Models for Named Entity Recognition

📄 arXiv: 2402.04838v5 📥 PDF

作者: Jinghui Lu, Ziwei Yang, Yanjie Wang, Xuejing Liu, Brian Mac Namee, Can Huang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-07 (更新: 2024-11-21)

备注: Accepted to Neurips2024

💡 一句话要点

提出PaDeLLM-NER以解决大语言模型命名实体识别延迟问题

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

关键词: 命名实体识别 大语言模型 并行解码 生成模型 推理速度

📋 核心要点

  1. 现有的命名实体识别方法在使用大语言模型时，由于自回归解码的顺序特性，导致生成延迟显著增加。
  2. 论文提出的PaDeLLM-NER方法通过并行解码的方式，允许同时生成所有实体，从而有效降低生成延迟。
  3. 实验结果显示，PaDeLLM-NER在推理速度上比传统自回归方法快1.76到10.22倍，同时保持了与最先进技术相当的预测质量。

📝 摘要（中文）

本研究旨在通过大语言模型（LLMs）减少命名实体识别（NER）的生成延迟。LLMs的高延迟主要源于自回归解码过程，该过程逐步生成所有标签和实体，显著增加序列长度。为此，我们提出了PaDeLLM-NER，这是一种能够无缝集成到现有生成模型框架中的并行解码方法。PaDeLLM-NER允许同时解码所有实体，从而减少生成延迟。实验结果表明，PaDeLLM-NER在推理速度上比自回归方法快1.76到10.22倍，同时在各类数据集上的预测质量与最先进的方法相当。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大语言模型在命名实体识别任务中的生成延迟问题。现有方法由于自回归解码的特性，导致生成过程缓慢，影响了实时应用的可行性。

核心思路：论文提出的PaDeLLM-NER方法通过并行解码的方式，允许同时生成所有实体，避免了传统方法的顺序生成限制，从而显著提高了生成速度。

技术框架：PaDeLLM-NER集成在现有的生成模型框架中，无需额外模块或架构修改。其主要流程包括输入文本的处理、并行解码的实现以及输出结果的整合。

关键创新：PaDeLLM-NER的核心创新在于其并行解码机制，使得所有实体可以同时生成，这与传统的自回归方法形成了本质上的区别，显著提高了推理效率。

关键设计：在设计上，PaDeLLM-NER采用了优化的损失函数和参数设置，以确保在提高速度的同时，保持模型的预测质量。具体的网络结构细节和参数设置在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PaDeLLM-NER在推理速度上比自回归方法快1.76到10.22倍，且在多个数据集上的预测质量与最先进的技术相当，显示出其在命名实体识别任务中的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括实时信息提取、智能客服系统、社交媒体分析等。通过提高命名实体识别的速度和效率，PaDeLLM-NER能够在多种实际场景中提供更快速的响应，提升用户体验，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In this study, we aim to reduce generation latency for Named Entity Recognition (NER) with Large Language Models (LLMs). The main cause of high latency in LLMs is the sequential decoding process, which autoregressively generates all labels and mentions for NER, significantly increase the sequence length. To this end, we introduce Parallel Decoding in LLM for NE} (PaDeLLM-NER), a approach that integrates seamlessly into existing generative model frameworks without necessitating additional modules or architectural modifications. PaDeLLM-NER allows for the simultaneous decoding of all mentions, thereby reducing generation latency. Experiments reveal that PaDeLLM-NER significantly increases inference speed that is 1.76 to 10.22 times faster than the autoregressive approach for both English and Chinese. Simultaneously it maintains the quality of predictions as evidenced by the performance that is on par with the state-of-the-art across various datasets.