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self-speculative-decoding

self-speculative-decoding

无损加速大型语言模型的创新推理方案

Self-Speculative Decoding是ACL 2024的一个开源项目，提出了一种无损加速大型语言模型（LLMs）的新方法。该技术通过草稿生成和验证两个阶段，在不增加额外训练和内存的情况下提高LLM推理速度。这一创新方案保证了输出质量和模型兼容性，为LLM加速提供了高效且易于实施的解决方案。

Self-Speculative DecodingLLM加速推理优化草稿验证层跳过Github开源项目
GitHub论文

[ACL 2024] 自我推测解码

与论文相关的代码：

[ACL 2024] 起草与验证：通过自我推测解码实现无损大型语言模型加速

概览

自我推测解码是一种新型推理方案，用于加速大型语言模型（LLMs），无需额外的神经网络训练和额外的内存占用。它不仅保持一致的输出质量，还确保模型兼容性，使其成为LLM推理加速的即插即用和成本效益高的解决方案。

自我推测解码包括两个阶段：

起草阶段： 通过选择性地跳过某些中间层来生成草稿标记。

验证阶段： 使用原始LLM在一次前向传播中验证草稿标记。

引用我们的论文

如果您在研究中发现这段代码和论文有用，请考虑引用：

@article{zhang2023draft,
      title={Draft & Verify: Lossless Large Language Model Acceleration via Self-Speculative Decoding}, 
      author={Jun Zhang, Jue Wang, Huan Li, Lidan Shou, Ke Chen, Gang Chen, Sharad Mehrotra},
      year={2023},
      eprint={2309.08168},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

要求

  • PyTorch
  • Transformer
  • NumPy
  • 更多详见ssd.yml

文件

  • searching.py：通过贝叶斯优化选择跳过的层
  • decoding.py：自我推测解码的核心过程
  • modeling_llama.py：带有自我推测解码的模型结构
  • search.ipynb：搜索跳过层的主脚本
  • evaluate_sum.ipynb：评估自我推测解码在文本生成任务上的主脚本
  • evaluate_code.ipynb：评估自我推测解码在代码生成任务上的主脚本
  • skip_layers.json：对应不同基础模型的草稿模型跳过的层
  • ssd.yml：相关环境

使用方法

  1. 根据ssd.yml配置相关环境；
  2. 执行search.ipynb获取跳过的层以生成草稿模型；
  3. 执行evaluate_sum.ipynb评估自我推测解码在摘要生成上的表现；
  4. 执行evaluate_code.ipynb评估自我推测解码在代码生成上的表现。

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