Plato: Plan to Efficiently Decode for Large Language Model Inference

📄 arXiv: 2402.12280v2 📥 PDF

作者: Shuowei Jin, Xueshen Liu, Yongji Wu, Haizhong Zheng, Qingzhao Zhang, Atul Prakash, Matthew Lentz, Danyang Zhuo, Feng Qian, Z. Morley Mao

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-19 (更新: 2025-04-13)

💡 一句话要点

提出Plato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 并行解码 语义感知 推理效率 依赖图 缓存优化 自然语言处理 智能问答

📋 核心要点

  1. 现有的并行解码方法在处理语义相关的子问题时，往往会导致答案质量的显著下降。
  2. Plato通过构建依赖图来组织子问题，实现语义感知的并行解码，从而提高解码效率和答案质量。
  3. 实验结果表明，Plato在吞吐量和答案质量上均有显著提升，尤其在与SoT的对比中表现优异。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在自然语言任务中取得了显著成功，但其推理过程消耗了大量计算和内存资源。为提高效率，现有的并行解码方法如Skeleton-of-Thought（SoT）将提示分解为子问题并进行并发处理，然而这些方法在处理语义相关的子问题时，往往会牺牲答案质量。我们提出了Plato，这是一种新颖的方法，通过语义感知的并行解码来共同设计算法和系统。Plato利用LLMs将子问题组织成基于逻辑和因果关系的依赖图，从而实现非依赖节点的并发解码，同时保持答案的一致性和质量。实验结果表明，Plato在自回归解码上提高了68%的吞吐量，并在答案质量上实现了40%的净胜率。与SoT相比，Plato展现出90%的质量净胜率。消融研究显示，我们的管道设计提高了29%的加速，而KV缓存重用优化则减少了75%的开销。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大语言模型推理过程中的计算和内存开销问题。现有的并行解码方法如Skeleton-of-Thought（SoT）在处理语义相关的子问题时，常常牺牲答案质量，导致解码效率与质量之间的矛盾。

核心思路：Plato的核心思路是通过构建子问题的依赖图，利用逻辑和因果关系来实现语义感知的并行解码。这种设计允许并发解码非依赖节点，从而在提高效率的同时保持答案的一致性和质量。

技术框架：Plato的整体架构包括规划和节点解码两个阶段，首先通过依赖图组织子问题，然后并行解码非依赖节点。此外，Plato实现了全局上下文缓存，并精心构建节点推理提示，以最大化键值缓存的重用并最小化开销。

关键创新：Plato的最重要创新在于其语义感知的并行解码方法，通过依赖图的构建与节点的并发解码，显著提升了解码效率和答案质量。这与现有方法的独立处理方式形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，Plato采用了管道化的规划与节点解码流程，优化了KV缓存的重用，减少了75%的开销。此外，消融研究表明，管道设计提高了29%的加速效果，进一步增强了系统的整体性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

Plato在实验中表现出色，相较于自回归解码提高了68%的吞吐量，并在答案质量上实现了40%的净胜率。与Skeleton-of-Thought相比，Plato展现出90%的质量净胜率，证明了其在解码效率和质量上的显著优势。此外，消融研究显示，管道设计和KV缓存重用的优化分别提高了29%和减少了75%的开销。

🎯 应用场景

Plato的研究成果在自然语言处理、对话系统和智能问答等领域具有广泛的应用潜力。通过提高大语言模型的推理效率和答案质量，Plato能够为实时应用提供更好的支持，推动智能助手和自动化系统的发展。未来，Plato的设计理念也可能被应用于其他类型的模型和任务中，进一步提升AI系统的性能和实用性。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have achieved remarkable success in natural language tasks, but their inference incurs substantial computational and memory overhead. To improve efficiency, parallel decoding methods like Skeleton-of-Thought (SoT) decompose prompts into sub-problems for concurrent processing. However, these methods significantly compromise answer quality by treating semantically linked sub-problems as independent. We propose Plato, a novel approach that co-designs algorithms and systems for semantic-aware parallel decoding. Plato leverages LLMs to organize sub-problems into a dependency graph based on logical and causal relationships, enabling concurrent decoding of non-dependent nodes while preserving answer coherence and quality. To further enhance efficiency, Plato pipelines planning and node decoding stages, implements a global context cache, and carefully structures node inference prompts to maximize key-value cache reuse and minimize overhead. Our evaluations show that Plato improves throughput by 68% over autoregressive decoding while achieving a 40% net win rate in answer quality. Compared to SoT, Plato demonstrates a remarkable 90% quality net-win rate. Ablation studies reveal that our pipeline design improves speedup by 29%, while our KV cache reuse optimization reduces overhead by 75%.