투기 디코딩 : 구현 예제가있는 안내서

투기 디코딩 : 더 빠른 응답을 위해 대형 언어 모델 (LLM) 가속화. 이 기술은 작고 빠른 "초안"모델을 사용하여 초기 예측을 생성하여 출력 품질을 희생하지 않고 LLM 속도를 크게 향상시켜 더 크고 강력한 모델이 개선됩니다. 이 병렬 처리 접근법은 대기 시간을 극적으로 줄입니다 핵심 개념에는 2 단계 프로세스가 포함됩니다. 더 작은 모델을 사용하는 빠른 "초안"생성 단계, 더 크고 정확한 모델을 사용한 검증 및 정제 단계가 포함됩니다. 이것은 작가 및 편집기 협업과 유사하며, 초안 모델이 초기 텍스트를 제공하고 더 큰 모델은 편집자 역할을하여 출력을 수정하고 향상시킵니다.

작동 방식 :

드래프트 생성 : 더 작고 빠른 모델 (예 : gemma2-2b-it)은 다중 잠재적 토큰 시퀀스를 생성합니다. 병렬 검증 :

더 큰 모델 (예 : gemma2-9b-it)은 이러한 서열을 동시에 평가하고 정확한 예측을 받아들이고 부정확 한 것들을 수정합니다. 최종 출력 :

정확한 초안 예측과 수정을 결합한 정제 된 출력이 전달됩니다.

전통적인 디코딩과의 비교 : 전통적인 디코딩은 토큰을 순차적으로 생성하여 응답 시간이 느려집니다. 대조적으로 투기 디코딩은 상당한 속도 개선 (30-40%)을 제공하여 대기 시간을 약 25-30 초에서 15-18 초로 줄입니다. 또한 메모리 사용량 (요구 사항을 26GB에서 약 14GB로 줄임)을 최적화하고 컴퓨팅 요구를 낮추는 데 도움이됩니다 (50%).

gemma2 모델을 사용한 실제 구현 :

제공된 코드는 Gemma2 모델을 사용하여 투기 디코딩을 보여줍니다. 다음과 관련이 있습니다 :
모델 및 토큰 화기 설정 :
1. 더 작은 (초안) 및 더 큰 (검증) gemma2 모델 및 해당 토큰 화제를 모두로드합니다. 대체 모델 쌍도 제안됩니다. 자가 회귀 (정상) 추론 : 더 큰 모델 만 사용하는 기준 추론 방법이 설정됩니다. 투기 디코딩 구현 : 코드는 생성 초안, 병렬 검증 (로그-원시 계산 사용) 및 최종 출력 단계를 구현합니다.
대기 시간 측정 :
2. 함수는 정상 추론과 투기 디코딩의 대기 시간을 비교합니다. Log-Likelihood는 초안 모델의 정확도를 측정하는 역할을합니다. 테스트 및 평가 : 코드는 5 가지 다른 프롬프트로 접근 방식을 테스트하고 두 방법 모두에 대해 초당 평균 대기 시간과 토큰을 계산합니다. 결과는 투기 디코딩으로 상당한 속도 개선을 보여줍니다
추가 최적화를위한 양자화 :
3. >이 기사는 메모리 사용량을 더욱 줄이고 추론 속도를 향상시키기 위해 Bitsandbytes 라이브러리와 함께 4 비트 양자화를 사용하여 탐구합니다. 이 기술은 모델 가중치를 압축하여보다 효율적인 메모리 액세스와 더 빠른 계산으로 이어집니다. 결과는 양자화를 통한 추가 대기 시간 개선을 보여줍니다. 응용 프로그램 및 과제 : >이 기사는 투기 디코딩 (챗봇, 번역, 콘텐츠 생성, 게임, 게임) 및 그 과제 (메모리 오버 헤드, 모델 튜닝, 구현 복잡성, 호환성 제한, 제한된 배치 프로세싱 지원)의 광범위한 응용 프로그램을 논의함으로써 결론을 내립니다.
4. 요약하면, 투기 디코딩은 LLM을 가속화하는 유망한 접근 방식을 제공하여 응답 성을 향상시키고 더 넓은 범위의 리소스 제약 응용 프로그램에 적합합니다. 도전이 남아 있지만 잠재적 인 이점은 상당합니다.

위 내용은 투기 디코딩 : 구현 예제가있는 안내서의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!