CLLMs: Consistency Large Language Models

📄 arXiv: 2403.00835v4 📥 PDF

作者: Siqi Kou, Lanxiang Hu, Zhezhi He, Zhijie Deng, Hao Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-28 (更新: 2024-06-13)

备注: In the proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning (ICML) 2024

💡 一句话要点

提出一致性大语言模型以提升并行解码效率

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

关键词: 并行解码 大语言模型 Jacobi解码 生成速度 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的Jacobi解码方法在并行解码中速度提升有限，主要由于其在固定点迭代中预测多个标记的准确性不足。
  2. 本文提出了一种新方法，通过优化LLM，使其在任意输入状态下都能一致性地预测固定点，从而加速收敛过程。
  3. 实验结果显示，该方法在生成速度上提升了2.4倍至3.4倍，同时保持了生成质量，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

并行解码方法如Jacobi解码在提高大语言模型（LLM）推理效率方面展现出潜力，因为它打破了LLM解码过程的顺序性，将其转化为可并行计算。然而，实际应用中，与传统自回归（AR）解码相比，Jacobi解码的加速效果有限，主要是因为它在单次固定点迭代步骤中很少能准确预测多个标记。为了解决这一问题，本文提出了一种新方法，旨在实现从任意状态到Jacobi轨迹固定点的快速收敛。通过优化目标LLM，使其能够在任何状态下始终准确预测固定点。大量实验表明，该方法在生成速度上实现了2.4倍至3.4倍的提升，同时在领域特定和开放领域基准测试中保持了生成质量。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决Jacobi解码在并行解码中的速度提升不足问题，现有方法在固定点迭代中难以准确预测多个标记，导致效率低下。

核心思路：论文的核心思路是通过优化目标LLM，使其能够在任何输入状态下始终准确预测固定点，从而实现快速收敛。这种设计旨在提高并行解码的效率。

技术框架：整体架构包括输入状态的处理、固定点预测模块和收敛过程的优化。主要阶段包括对目标LLM的训练和并行解码的实现。

关键创新：最重要的技术创新点在于通过一致性预测固定点来提升Jacobi解码的效率，与现有方法相比，这种方法能够在更少的迭代步骤中实现更高的准确性。

关键设计：在关键设计上，本文对LLM的损失函数进行了优化，以增强其在不同输入状态下的预测能力，同时采用了适当的网络结构以支持并行计算。具体参数设置和网络架构细节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，提出的方法在生成速度上实现了2.4倍至3.4倍的提升，相较于传统自回归解码方法，显著提高了效率，同时在多个基准测试中保持了生成质量，验证了其有效性。

🎯 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。通过提升并行解码的效率，能够显著提高大语言模型在实际应用中的响应速度和用户体验，未来可能对实时交互系统产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Parallel decoding methods such as Jacobi decoding show promise for more efficient LLM inference as it breaks the sequential nature of the LLM decoding process and transforms it into parallelizable computation. However, in practice, it achieves little speedup compared to traditional autoregressive (AR) decoding, primarily because Jacobi decoding seldom accurately predicts more than one token in a single fixed-point iteration step. To address this, we develop a new approach aimed at realizing fast convergence from any state to the fixed point on a Jacobi trajectory. This is accomplished by refining the target LLM to consistently predict the fixed point given any state as input. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our method, showing 2.4$\times$ to 3.4$\times$ improvements in generation speed while preserving generation quality across both domain-specific and open-domain benchmarks.