ProPD: Dynamic Token Tree Pruning and Generation for LLM Parallel Decoding

📄 arXiv: 2402.13485v1 📥 PDF

作者: Shuzhang Zhong, Zebin Yang, Meng Li, Ruihao Gong, Runsheng Wang, Ru Huang

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2024-02-21

💡 一句话要点

提出ProPD以解决LLM并行解码效率问题

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

关键词: 大型语言模型 并行解码 动态修剪 令牌树 自然语言处理 效率提升

📋 核心要点

  1. 现有的基于令牌树的并行解码方法在维护上下文关系方面存在困难，并且在处理大规模树结构时验证开销显著。
  2. ProPD通过动态令牌树修剪和生成，采用早期修剪机制来高效消除不必要的令牌序列，从而提升验证效率。
  3. 实验结果显示，ProPD在多种数据集和任务中均表现优异，相较于现有解码算法性能提升1.1-3.2倍。

📝 摘要（中文）

近年来，生成性大型语言模型（LLMs）的进展显著提升了自然语言处理任务的性能。然而，基于自回归的令牌生成固有的局限性影响了其效率。虽然已有基于令牌树验证的并行解码方法（如Medusa）被提出以提高解码的并行性和效率，但由于其独立的令牌预测方式，往往难以维持上下文关系，并且在大树规模和批处理时会产生显著的验证开销。本文提出了ProPD，一个基于动态令牌树修剪和生成的高效LLM并行解码框架。ProPD具有先进的早期修剪机制，有效消除不太可能的令牌序列，从而提高验证效率。此外，它引入了一种动态令牌树生成算法，以实时平衡验证阶段的计算和并行性，并在不同批量大小、序列长度和任务中最大化整体效率。我们在多种数据集、LLMs和批量大小上验证了ProPD，结果表明其性能比现有解码算法提高了1.1-3.2倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有基于令牌树的并行解码方法在上下文关系维护和验证开销方面的不足，尤其是在大规模树结构和批处理情况下的效率问题。

核心思路：ProPD的核心思想是通过动态修剪和生成令牌树，结合早期修剪机制，有效减少不必要的计算，从而提高解码效率。这样的设计能够在保持上下文关系的同时，降低验证过程中的计算负担。

技术框架：ProPD的整体架构包括令牌树的动态生成模块、早期修剪机制和验证阶段的并行处理。动态生成模块实时调整令牌树结构，以适应不同的输入和任务需求。

关键创新：ProPD的主要创新在于其动态令牌树生成算法和早期修剪机制，这与现有方法的独立令牌预测方式形成鲜明对比，能够更好地维护上下文关系并减少验证开销。

关键设计：在参数设置上，ProPD采用了自适应的修剪阈值和动态调整的树结构，以适应不同的批量大小和序列长度。损失函数设计上，强调了上下文一致性和计算效率的平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ProPD在多个数据集和不同任务上均优于现有解码算法，性能提升幅度在1.1到3.2倍之间，展示了其在解码效率上的显著优势。

🎯 应用场景

ProPD的研究成果在自然语言处理、对话系统、机器翻译等领域具有广泛的应用潜力。通过提高解码效率，ProPD能够加速生成任务的响应时间，提升用户体验，并为实时应用提供更高效的解决方案。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in generative large language models (LLMs) have significantly boosted the performance in natural language processing tasks. However, their efficiency is hampered by the inherent limitations in autoregressive token generation. While parallel decoding with token tree verification, e.g., Medusa, has been proposed to improve decoding parallelism and efficiency, it often struggles with maintaining contextual relationships due to its independent token prediction approach and incurs significant verification overhead, especially with large tree sizes and batch processing. In this paper, we propose ProPD, an efficient LLM parallel decoding framework based on dynamic token tree pruning and generation. ProPD features an advanced early pruning mechanism to efficiently eliminate unpromising token sequences to improve verification efficiency. Additionally, it introduces a dynamic token tree generation algorithm to balance the computation and parallelism of the verification phase in real-time and maximize the overall efficiency across different batch sizes, sequence lengths, and tasks, etc. We verify ProPD across a diverse set of datasets, LLMs, and batch sizes and demonstrate ProPD consistently outperforms existing decoding algorithms by 1.1-3.2x.