Parallel Decoding via Hidden Transfer for Lossless Large Language Model Acceleration
作者: Pengfei Wu, Jiahao Liu, Zhuocheng Gong, Qifan Wang, Jinpeng Li, Jingang Wang, Xunliang Cai, Dongyan Zhao
分类: cs.CL
发布日期: 2024-04-18
💡 一句话要点
提出隐转移方法以加速无损大语言模型解码
🎯 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 隐转移 树形注意力 生成效率 推理加速 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有自回归解码方法在推理时未能充分利用GPU的并行计算能力，导致延迟显著。
- 提出的隐转移方法通过在单次前向传递中同时解码多个标记，提升了生成效率和准确性。
- 实验结果显示，该方法在加速性能上超越了现有的单模型加速技术，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
大语言模型（LLMs）在多种任务中表现出色，但其庞大的参数量导致推理时延迟显著，尤其在自回归解码方法中，单次前向过程仅生成一个标记，未能充分利用GPU的并行计算能力。本文提出了一种新颖的并行解码方法——隐转移，能够在单次前向传递中同时解码多个连续标记。该方法通过将先前上下文的中间隐藏状态转移到未来标记的伪隐藏状态，使得伪隐藏状态能够通过后续的变换器层，从而吸收更多语义信息，提高未来标记的预测准确性。此外，采用新颖的树形注意力机制同时生成和验证多个输出序列候选，确保无损生成并进一步提升生成效率。实验结果表明，该方法在加速指标上超越了所有单模型加速技术，包括Medusa和自我推测解码。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型在推理时的延迟问题，尤其是自回归解码方法在生成标记时未能充分利用GPU的并行计算能力。现有方法在生成过程中只能逐个标记进行推理，导致效率低下。
核心思路：论文提出的隐转移方法通过将先前上下文的中间隐藏状态转移到未来标记的伪隐藏状态，使得多个标记能够在单次前向传递中同时生成，从而提高解码效率和准确性。
技术框架：整体架构包括隐转移模块和树形注意力机制。隐转移模块负责状态转移和生成，树形注意力机制则用于同时生成和验证多个候选输出序列。
关键创新：最重要的创新在于隐转移方法的设计，使得多个标记可以在一次前向传递中生成，显著提升了生成效率，与传统逐个生成的方法形成鲜明对比。
关键设计：在模型设计中，采用了树形注意力机制以支持并行生成和验证，确保生成的无损性。此外，模型的参数设置和损失函数设计也经过优化，以适应新的解码策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，隐转移方法在加速性能上超越了所有现有的单模型加速技术，包括Medusa和自我推测解码，具体提升幅度未知，显示出该方法在生成效率和准确性上的显著优势。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在自然语言处理、对话系统和机器翻译等领域。通过加速大语言模型的推理过程，可以显著提升用户体验和系统响应速度，推动智能助手和自动化系统的发展。未来，该方法有望在实时应用中发挥更大作用。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have recently shown remarkable performance across a wide range of tasks. However, the substantial number of parameters in LLMs contributes to significant latency during model inference. This is particularly evident when utilizing autoregressive decoding methods, which generate one token in a single forward process, thereby not fully capitalizing on the parallel computing capabilities of GPUs. In this paper, we propose a novel parallel decoding approach, namely \textit{hidden transfer}, which decodes multiple successive tokens simultaneously in a single forward pass. The idea is to transfer the intermediate hidden states of the previous context to the \textit{pseudo} hidden states of the future tokens to be generated, and then the pseudo hidden states will pass the following transformer layers thereby assimilating more semantic information and achieving superior predictive accuracy of the future tokens. Besides, we use the novel tree attention mechanism to simultaneously generate and verify multiple candidates of output sequences, which ensure the lossless generation and further improves the generation efficiency of our method. Experiments demonstrate the effectiveness of our method. We conduct a lot of analytic experiments to prove our motivation. In terms of acceleration metrics, we outperform all the single-model acceleration techniques, including Medusa and Self-Speculative decoding.