Lossless Acceleration of Large Language Model via Adaptive N-gram Parallel Decoding

📄 arXiv: 2404.08698v2 📥 PDF

作者: Jie Ou, Yueming Chen, Wenhong Tian

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-04-10 (更新: 2024-07-10)

💡 一句话要点

提出自适应N-gram并行解码以加速大语言模型推理

🎯 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 N-gram 推理加速 自然语言处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在推理过程中由于自回归处理，面临显著的资源消耗和延迟问题。
  2. 论文提出自适应N-gram并行解码（ANPD），通过快速草拟和验证两个阶段来加速推理，同时保持输出的完整性。
  3. 实验结果显示，使用ANPD的模型在推理速度上提升可达3.67倍，验证了该方法的有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型（LLMs）展现出卓越的能力，但由于自回归处理，它们在资源消耗和延迟方面面临显著挑战。本研究提出了一种创新的无损加速推理方法——自适应N-gram并行解码（ANPD），通过允许同时生成多个标记来提升推理速度。ANPD采用两阶段方法：首先是快速草拟阶段，利用N-gram模块根据当前交互上下文进行适应，随后是验证阶段，原始LLM评估并确认提议的标记。ANPD在不需要重新训练或额外GPU内存的情况下，提升了处理速度并保持了输出的完整性。实验表明，LLaMA及其微调变体的速度提升可达3.67倍，验证了ANPD的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大语言模型在推理过程中由于自回归处理导致的高资源消耗和延迟问题。现有方法在处理速度和输出完整性之间存在权衡，难以同时满足高效性和准确性。

核心思路：论文提出的自适应N-gram并行解码（ANPD）方法，通过允许同时生成多个标记，利用N-gram模块快速草拟候选标记，并在后续阶段进行验证，从而加速推理过程。

技术框架：ANPD的整体架构分为两个主要阶段：第一阶段为快速草拟，使用N-gram模块根据当前上下文生成多个候选标记；第二阶段为验证，原始LLM对候选标记进行评估和确认。

关键创新：ANPD的最大创新在于其无损加速特性，能够在不需要重新训练或额外GPU内存的情况下，显著提高推理速度。这一设计使得ANPD可以作为一种高效的即插即用增强方案。

关键设计：在N-gram模块中，采用多层架构以提高初步草拟的精度，进而降低推理延迟。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述，以确保方法的有效性和适用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，采用自适应N-gram并行解码的模型在推理速度上提升可达3.67倍，相较于基线模型表现出显著的性能改进。这一结果验证了ANPD方法在加速大语言模型推理方面的有效性。

🎯 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、机器翻译等需要高效推理的大语言模型应用。ANPD的无损加速特性使其能够在资源受限的环境中实现高效推理，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

While Large Language Models (LLMs) have shown remarkable abilities, they are hindered by significant resource consumption and considerable latency due to autoregressive processing. In this study, we introduce Adaptive N-gram Parallel Decoding (ANPD), an innovative and lossless approach that accelerates inference by allowing the simultaneous generation of multiple tokens. ANPD incorporates a two-stage approach: it begins with a rapid drafting phase that employs an N-gram module, which adapts based on the current interactive context, followed by a verification phase, during which the original LLM assesses and confirms the proposed tokens. Consequently, ANPD preserves the integrity of the LLM's original output while enhancing processing speed. We further leverage a multi-level architecture for the N-gram module to enhance the precision of the initial draft, consequently reducing inference latency. ANPD eliminates the need for retraining or extra GPU memory, making it an efficient and plug-and-play enhancement. In our experiments, models such as LLaMA and its fine-tuned variants have shown speed improvements up to 3.67x, validating the effectiveness of our proposed ANPD.