LLM の推論を高速化するための推測的デコーディング

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、メインのLLMと共に動作するドラフトモデル（SLM）を使用するテクニックです。

１．ドラフトモデルは、次のK個のトークンを予測します。

２．メインのLLMは、必要に応じてそれらを検証および修正します。

３．一致しない場合は、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を使用して再開します。

なぜ効果的か：

• コードの補完では、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

Ai Base Network (ABN), ABN ASIAは、アカデミアに深く関わり、アメリカ、オランダ、ハンガリー、日本、韓国、シンガポール、ベトナムでの仕事経験を持つ人々によって設立されました。ABN ASIAは、学問とテクノロジーが機会と出会う場所です。最先端のソリューションと優れたソフトウェア開発サービスにより、ビジネスがレベルアップし、グローバルシーンに挑戦できるよう支援しています。私たちの取り組み: より速く。より良い。より信頼性が高くなります。ほとんどの場合、価格も安くなります。

いつでも、ITサービス、デジタルコンサルティング、既製のソフトウェアソリューション、または提案依頼書（RFP）をお探しの際は、お気軽にお問い合わせください。お問い合わせ先は[email protected]です。お客様のテクノロジーに関するニーズにお応えします。