推論デコーディングで言語モデルを高速化する

大規模言語モデル（LLM）から答えを得る時間を短縮するのは、チャットボットやバーチャルアシスタントなどのさまざまなアプリケーションにとってめっちゃ重要だよね。推測デコーディング（SD）っていう方法は、これをスピードアップするためのいいアプローチとして注目されてる。LLMに直接すべての単語を作らせる代わりに、推測デコーディングはもっと速いプロキシを使って出力がどうなるかを予測するんだ。その後、LLMはこれらの予測を確認して、質が高いことを確かめる。

でも、実際のシステムで推測デコーディングを使うのはちょっと難しい場合がある。リクエストの数が多い時や、予測が正確じゃない時には、逆に応答時間が長くなることもあるんだ。もう一つの課題は、状況によって通用する予測の長さが一律じゃないこと。

これらの問題を解決するために、私たちは「グッドプット」っていう新しい指標に基づいて予測の長さを調整できるダイナミックなシステムを作ったんだ。グッドプットは、受け入れられた予測と現在の負荷を測定することで、システムのパフォーマンスを評価する手助けをする。これを使うと、さまざまなセットアップで従来のデコーディング方法と比べて、平均リクエスト時間を最大3.2倍短縮できることがわかったよ。

#LLMにおけるスピードの重要性

検索エンジンやチャットボットなどのオンラインサービスでLLMを展開する時、スピードは超重要。LLMの生成プロセスは、各単語が前の単語に依存しているから、時間がかかることが多いんだ。推測デコーディングは、より軽くて速いプロキシを使って一度にいくつかの出力を予測することで、この遅延を減らそうとする。これによって、メインモデルはこれらの予測を一気に確認できるようになる。

推測デコーディングは、主に2つの理由でラグを減らせるよ。まず、軽量モデルを使って初期の予測を作るのが、メインモデルが単語を一つずつ生成するのを待つよりもずっと早いから。次に、これらの予測を確認するのは、一つの単語を生成するよりも時間がかからないから、正しい予測があると複数の単語が一度に生成されることになるんだ。

#推測デコーディングの課題

推測デコーディングは単一のリクエストをスピードアップするのには可能性を示しているけど、多くのリクエストを同時に処理するシステムに組み込むのは難しい。実際のアプリケーションでは、多くのリクエストをバッチ処理してGPUリソースを最大限活用することが多い。ここで、推測デコーディングは非効率的になることがあり、場合によっては応答時間が長くなることもあるんだ。

この遅延は、速いプロキシモデルを動かすために追加の作業が必要になるから起こる。これが実際のラグを減らすのに役立つかどうかは、主に2つの要因に依存しているよ：推測がどれだけ正確であるかと、システムの負荷がどれくらいか。

もしほとんどの予測が受け入れられれば、推測デコーディングは目に見えるスピードアップを提供できる。でも、受け入れ率が低いと、時間を無駄にすることになる。そうなると、メインモデルがほとんどの作業をやることになり、結局遅くなるよね。

多くのリクエストを処理してる時にシステムが限界に近づくと、リソースを効率的に割り当てることがめっちゃ重要になる。需要が高い状況では、あまり予測をしないで従来の生成に集中するのが理にかなってる。そうすれば、リソースを効率よく使えて、無駄な計算を減らせる。

#さまざまな負荷に対応する適応的推測

理想的には、推測デコーディングは、ビデオストリーミングサービスが視聴者のインターネット速度に基づいて品質を調整するみたいに、自動的にシステムの状況に適応するべき。リクエストが少ない時は、システムは広範囲な予測をする余裕があるから、より多くの計算リソースを使える。ただ需要が高い時は、リソースを節約するために予測を制限するべきだね。

潜在的な可能性があるにもかかわらず、推測デコーディングは実際のシステムにうまく適用されていない。過去の研究は主に単一リクエストでテストされていて、最近の作業は大きなバッチを見てたけど、通常は小さなモデルや制御された環境でのことなんだ。

私たちの作業は、推測デコーディングを完全に運用するサービングシステム「vLLM」に統合することを目指しているよ。予測コストと品質のバランスを取ることに焦点を当てて、グッドプットを重要な要素として導入した。グッドプットは、システムが1秒間に生成できるトークンの数を測定し、メインモデルによって受け入れられ検証されたトークンだけを考慮するんだ。

#グッドプットって何？

グッドプットは、推測デコーディングがどれだけ効果的かを理解するのに欠かせない。スループットが時間あたりに生成されたトークンの数を反映する一方で、グッドプットは受け入れられたトークンの速度を特に見てる。この違いは、システムがどれだけうまく動いているか、推測デコーディングがどれだけ進められるかを判断するのに重要なんだ。

グッドプットは主に2つの要因に依存してる：予測の正確さとシステムの負荷。負荷が高い時、グッドプットは推測をあまり無駄にしないようにできる。たとえば、需要がピークに達している時には、リソースが無駄にならないように推測を完全に停止させるのに役立つ。

リクエストが予測しやすい時は、グッドプットを使うことでシステムは予測範囲を広げることができる。これによって、特定のリクエストの予測可能性を利用してパフォーマンスが向上するんだ。

グッドプットを効果的に適用するには、直接測定せずに推定する必要がある。すべてのリクエストに対する受け入れられた予測の長さを同時に予測することで、グッドプットに基づいて適切な長さを選べる。シンプルなモデルでバッチの実行時間を推定できるから、グッドプットを近似できるんだ。

グッドプットを利用して、推測の長さを推定に応じて調整するダイナミックな推測デコーディングフレームワークを開発したよ。この柔軟なアプローチは、ドラフトモデルを使ったり、プロンプトルックアップみたいな他の手法を用いるなど、さまざまな推測デコーディング方法をサポートできる。

#さまざまなタスクにおけるパフォーマンス

すべての推測デコーディング手法やデータセットを通じて、私たちのシステムは質を損なうことなくパフォーマンスを向上させることを目指している。全体の目標は、現実のアプリケーションにとって価値のある形でラグを減らすことなんだ。

私たちが構築したダイナミックシステムは、連続バッチ処理ができるオンライン環境に推測デコーディングを統合している。グッドプットを定義して意思決定に活用することで、現在のシステム条件に合わせた最適な予測の長さを見つけることを目指してるよ。

5つの異なるモデルとさまざまなタスクでのテストでは、従来のデコーディング方法と比べて平均応答時間を最大3.2倍短縮することができた。このパフォーマンス向上は、実際のアプリケーションで推測デコーディングを実現可能にするためには重要だね。

#推測デコーディングの仕組み

リクエストが管理される時、推測デコーディングはシステムが多くの潜在的な出力を並行して生成できるようにする。各ステップで、軽量なドラフトモデルが候補出力の範囲を提案する。メインモデルはこれらの出力を一度に評価するんだ。

1回のステップで、各リクエストに対して複数の出力を生み出せることは、大きな変化だよ。たとえば、ドラフトモデルが複数の潜在的な単語を提案すると、メインモデルはこれらの予測をより効率的に確認できて、従来の方法よりも速く結果を出せるんだ。

#利点とトレードオフ

推測デコーディングには2つの重要な利点がある。まず、メインのLLMが出力を生成する方法は変えないから、従来の方法と同じ品質を保っていること。次に、その有効性は主にドラフトモデルの正確さと効率に依存してる。

過去の研究は、推測デコーディングの精度を向上させることを目指してきた。これは、小さなLLMをドラフトとして使用するモデルや、メインモデルの特性に依存する他の手法を用いることで実現できるんだ。

#効率を高めるための連続バッチ処理

複数のリクエストを同時に効果的に管理するために、連続バッチ処理はリアルタイムでリクエストを処理することでGPU利用率を向上させるのに役立つ。最初にリクエストをバッチ処理するのではなく、連続バッチ処理を使うことで、完了したリクエストを処理しながら新しいリクエストを追加できる。

推測デコーディングは、各バッチのリクエストごとに複数の単語を生成できるようにすることで、このプロセスを最適化できる。提案された出力を1回の検証でまとめて確認することで、スピードを大幅に向上させることができる。

それでも、推測デコーディングだけでは必ずしも効率が良くなるわけじゃない。リクエストの数が増えると、その結果としての遅延が、提案された出力の数とシステムのキャパシティのバランスを取る重要性を強調することになる。

#レイテンシとパフォーマンスの評価

私たちは、さまざまなシナリオで推測デコーディングがどれだけうまく機能するかを徹底的に評価したよ。分析結果は、システムの負荷が低い時に推測デコーディングが最も有益であることを示している。でも、負荷が重くなると、時には推測なしでリクエストを処理するよりも応答時間が長くなることもあるんだ。

推測の提案長さと実際の応答時間のトレードオフは、バランスを取る必要がある。提案長さが高くなると、応答が早くなる可能性があるけど、同時に計算リソースが無駄になることもあるよ。

#実験から得られた結果

さまざまな条件で、推測デコーディングが豊富な計算リソースの下で最も効果的であることがわかった。リクエストのボリュームが増えると、大きなモデルは計算の要求が増大するため苦戦して、これは実際の生産環境で考慮すべき重要なポイントなんだ。

私たちのシステムがさまざまなリクエストや条件に適応する能力は、その成功に大きな役割を果たしている。システムの効率を維持するために調整を行う中で、伝統的な方法と比べて常に一貫してより良いパフォーマンスを発揮することが目標なんだ。

#実際の使用のためのグッドプットの最適化

グッドプットは、単位時間あたりに正確に生成されたトークンの数を測定するもの。これによって、システムは現在の環境負荷のルールに動的に調整できる。グッドプットの強みは、リアルタイムの処理条件に基づいて推測を導くことにある。

実際の状況では、最適なグッドプットを維持することで、さまざまな負荷の下でもシステムのパフォーマンスを保つことができる。異なるセットアップでテストをすることで、リクエスト数が少ない時からピーク需要まで、サービスの質を犠牲にすることなく幅広いシナリオに対応できることを確認しているよ。

#推測デコーディングの今後

推測デコーディングの未来は、実世界のアプリケーションのために適応が進んでいるので、明るいよ。適応的な方法を実装することで、パフォーマンスを維持しながら推論時間を大幅に削減できると期待している。

モデルを柔軟に活用する能力、例えばツリースタイルのデコーディングと統合することも、推測デコーディングの大規模言語モデルサービスにおける地位をさらに強固にするんだ。より効率的なモデルに向けての継続的な研究と開発は、このフレームワークの能力を向上させるだろうね。

#結論

要するに、推測デコーディングを通じて大規模言語モデルの推論を最適化することは、わくわくするような可能性を秘めている。グッドプットに基づいたダイナミックなフレームワークを使うことで、質を維持しつつ応答時間を大幅に短縮して、大規模なオンラインプラットフォームを管理するための重要なツールになるんだ。この先進的な技術の統合は、AIアプリケーションの将来の発展への道を開くことになるだろう。