Chimera: A Lossless Decoding Method for Accelerating Large Language Models Inference by Fusing all Tokens

📄 arXiv: 2402.15758v2 📥 PDF

作者: Ziqian Zeng, Jiahong Yu, Qianshi Pang, Zihao Wang, Huiping Zhuang, Hongen Shao, Xiaofeng Zou

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-24 (更新: 2024-04-18)

💡 一句话要点

提出Chimera框架以加速大语言模型推理过程

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

关键词: 大语言模型 推理加速 解码方法 轻量级模型 短期依赖 自然语言处理 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在加速大语言模型推理时，解码头的准确性不足以满足需求，影响了性能。
  2. Chimera框架通过引入轻量级草稿模型，利用已生成的标记来提高后续单词的预测准确性。
  3. 在Vicuna和LlaMA-2系列的实验中，Chimera实现了2.7倍的延迟加速，显著提升了解码效率。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在多种任务中展现了卓越的能力，但其资源密集型的解码过程限制了其广泛应用。为了解决这一挑战，现有方法引入了额外的解码头以实现多个后续标记的并行预测，然而这些解码头的准确性不及自回归解码。为此，我们提出了Chimera，一个专为推测采样设计的新框架。在该框架中，我们引入了一个轻量级草稿模型，利用先前生成的标记来预测后续单词。通过对Vicuna和LlaMA-2系列的实证评估，Chimera实现了2.7倍的平均延迟加速比，显著提升了大语言模型在解码过程中的效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在推理过程中的资源消耗和解码速度问题。现有方法通过增加解码头实现并行预测，但准确性不足，影响了整体性能。

核心思路：提出Chimera框架，采用轻量级草稿模型，利用已生成的标记进行后续单词的预测，从而在保证准确性的同时加速解码过程。

技术框架：Chimera框架包括两个主要模块：轻量级草稿模型和原始LLM的表示利用。草稿模型专注于捕捉短期依赖关系，并结合原始模型的表示来提升预测效果。

关键创新：Chimera的核心创新在于其轻量级草稿模型的设计，能够有效整合已有的生成信息，显著提高推理速度和准确性，与传统的自回归解码方法相比具有本质区别。

关键设计：草稿模型在底层捕捉短期依赖关系，并利用原始LLM的表示，确保了高效的推理过程。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，需进一步研究。

📊 实验亮点

Chimera框架在Vicuna和LlaMA-2系列的实验中，平均延迟加速比达到2.7倍，相较于传统自回归解码方法，显著提升了解码效率，展示了其在大语言模型推理中的应用潜力。

🎯 应用场景

Chimera框架在自然语言处理、对话系统和文本生成等领域具有广泛的应用潜力。通过提升大语言模型的解码效率，该研究能够推动实时交互系统的发展，满足更高的响应速度和准确性需求，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across various tasks. However, their widespread application is hindered by the resource-intensive decoding process. To address this challenge, current approaches have incorporated additional decoding heads to enable parallel prediction of multiple subsequent tokens, thereby achieving inference acceleration. Nevertheless, the accuracy of these decoding heads falls short of the auto-regressive decoding approach. In light of these limitations, we propose Chimera, a novel framework specifically designed for speculative sampling. Within this framework, we introduce a lightweight draft model that effectively utilizes previously generated tokens to predict subsequent words. To ensure both accuracy and efficiency, we present two strategies within the lightweight draft model. Firstly, we focus on capturing short-range dependencies at the bottom layer. Secondly, we leverage the readily available representations from the original LLM.Through empirical evaluation on the Vicuna and LlaMA-2 series, Chimera demonstrates impressive results, achieving an average latency speedup ratio of 2.7x compared to the vanilla auto-regressive decoding approach. This highlights the potential of our proposed framework in significantly improving the efficiency of large language models during the decoding process.