LLM の推論を Speculative Decoding で高速化する

MSNメッセンジャーを覚えていますか？

推測的デコーディングとは？

これは、主なLLMとともにドラフトモデル（SLM）を使用するテクニックです。

1️⃣ ドラフトモデルは、次のKトークンを予測します。

2️⃣ 主なLLMは、必要に応じてそれらを検証して修正します。

3️⃣ 不一致があれば、LLMはシーケンスを続け、ドラフトモデルは更新された入力で再開します。

なぜうまくいくのか：

• コードの自動補完では、最大3倍高速化。

• 要約、テキスト生成、指示文の生成では、最大2倍高速化。

事前トレーニングされたドラフトモデル：

• Llama-3.1-8B-FastDraft-150M

• Phi-3-mini-FastDraft-50M

なぜ重要か：

これにより、LLMは高速化、効率化され、実世界のタスクに適したものになります。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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