自动并行自回归（APAR）解码策略的核心思想是利用大型语言模型（LLMs）在文本生成中的固有并行结构，通过在具有层次结构的数据上进行微调，使模型能够独立规划其生成过程，并执行自动并行自回归（APAR）生成。这种方法显著减少了生成步骤的数量，单独使用APAR可以实现高达2倍的速度提升，结合推测性解码时，速度提升可达4倍。
今天继续记录学习大模型推理加速 并行解码技术之Medusa;这个算法是来自UC伯克利的新工作,Medusa这个名字起得非常诱人,也非常形象生动,是因为该算法是把LLM最后一层改为了多个可训练头,每个head负责预测一个token。 大模型推理阶段采用自回归采样的方式,每次生成一个token,并行度很差导致部署应用上的延时,自然的想到从算...
要突破传统next-token逐个推理耗时瓶颈,思路是使用知识蒸馏(Knowledge Distillation) 使得小模型输出分布接近大模型;大模型可以每次检查小模型生成的多个token,以达到并行解码;大模型逐个token生成太耗时,每一轮都要做数据访存(KVcache) Speculative Decoding需要准备两个模型一个是大模型(Target model), 一个是小模型(Dra...
为了解决这个问题,清华大学的研究团队提出了一种名为APAR的新方法,它可以让大型语言模型实现自动并行自回归解码。这种方法通过将生成过程并行化,使得模型可以同时处理多个词元的计算,从而极大地提升了生成速度。 具体来说,APAR方法将序列划分为多个片段,每个片段都可以独立地进行解码。这种并行化的方式不仅减少了计算延迟,...
LLM模型依赖于一个耗时的步骤,称为LLM解码,来生成输出标记。此前的多项研究专注于使用并行技术(如批处理和推测解码)来提高LLM解码的性能。当前最先进的LLM解码包含计算密集型和内存密集型内核。某些研究通过静态识别和映射这些不同的内核到包含内存处理单元(PIM)和以计算为中心的加速器(例如GPU)的异构架构中。我们...
在努力提高大型语言模型(LLMs)效率的过程中,题为“通过自适应N-gram并行解码实现大型语言模型的无损加速”的论文提出了一种名为自适应N-gram并行解码(ANPD)的新方法,可以显著加快LLM推断速度,而不会影响输出质量。这种方法特别值得注意,因为它不需... 在努力...
【新智元导读】清华&字节联合提出的DA-Transformer摆脱了传统并行模型依赖知识蒸馏的问题,在翻译任务中大幅超越了之前所有并行生成模型,最高提升 4.57 BLEU。同时也首次达到、甚至超越了自回归 Transformer 的性能,在最高提升 0.6 BLEU 的同时,能够降低7倍的解码延迟。|还在纠结会不会错过元宇宙和web3浪潮?清华大学科学...
2025年1月7日,金融界消息,国家知识产权局最新公告显示,山东浪潮科学研究院有限公司成功获得一项名为“一种基于并行解码的大语言模型高效推理方法及系统”的专利,该专利授权公告号为CN118627629B,申请日期则为2024年8月。这项专利的获得不仅标志着山东浪潮在人工智能领域的一次重要突破,也为未来AI技术的应用发展提供了新...
reach_vb(@reach_vb):RT @reach_vb 苹果透露了有关苹果智能基础模型的信息(下面是笔记): 架构: > 稠密 - 仅解码器变压器架构 > RMSNorm 和 Query/Key 标准化 > GQA(带有 8 个 KV 头) > SwiGLU 激活 & RoPE(长上下文的 base_freq=500K) 预训练和标记化: > 通过 Applebot(网络爬虫)爬取的网页 >...
总的来说,APAR通过在不牺牲生成质量的前提下,提高了并行性,并减少了计算和KV缓存内存消耗,实验表明它可以与现有的推理框架无缝集成,显著降低了各种场景下的生成延迟,同时在涉及极端批处理大小和并发水平的情况下提高了服务吞吐量。 结论:APAR对大语言模型解码效率的提升及未来展望 ...