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概述

本文研究背景是自回歸大語言模型在自然語言生成任務中取得的顯著進展，但由于逐個生成單詞的方式，導致計算成本和延遲較高。

過去的方法主要是使用逐個單詞生成，然而這種方法在推論速度上存在問題。本論文提出了一種名為SkipDecode的自回歸跳躍解碼方法，以應對批處理和緩存。

在方法上，SkipDecode設置了每個批處理中每個序列位置的單詞的退出點，保證了退出點的單調(diào)遞減，并且能夠無需重新計算前面單詞的緩存，通過將計算資源主要用于上層，后續(xù)的單詞可以從之前的計算中受益。

在多個任務上進行的實驗結果顯示，SkipDecode可在不損失性能的情況下，實現(xiàn)2倍至5倍的推論速度提升。實驗使用了1.3億和6.7億參數(shù)的OPT模型，并且能夠與批處理和緩存優(yōu)化技術兼容。

重要問題探討

1. 基于上述文本，SkipDecode在令牌級別提前退出策略中如何解決了批處理和鍵值緩存的挑戰(zhàn)？

SkipDecode通過在批處理中每個位置每個批次退出進行批處理，并使下一個令牌在前一個令牌之前退出，從而解決了批處理和鍵值緩存的挑戰(zhàn)。這樣做的原因是，左側的令牌更難生成。通過在頂層花費大部分計算預算，SkipDecode保證了在單詞級別的早期退出的計算效率，并通過靜態(tài)策略來解決計算成本的不確定性。

2. 什么是批處理推斷，以及在令牌級別提前退出策略中如何應用批處理推斷來提高計算效率？

批處理推斷是同時處理多個輸入樣本以提高計算效率的一種方法。通過利用硬件（如GPU和TPU）提供的并行計算能力，批處理推斷可以降低延遲并提高吞吐量。在將令牌級別的提前退出策略應用于批處理推斷時，由于批次中令牌具有不同的退出點，面臨著一些挑戰(zhàn)。為了解決這個問題，提出了一種方法，在給定序列位置的每個令牌中為批次中的每個令牌指定一個固定的位置退出點。這樣可以確保在處理每個位置的批次令牌時，所有批次成員的處理同時完成。通過這種方法，可以在非平凡的批處理場景中實現(xiàn)所有批處理令牌的理論優(yōu)勢。

3. SkipDecode如何應對令牌級別提前退出策略中的計算效率問題？

SkipDecode通過在頂層花費大部分計算預算，隱式地對前一個令牌進行完全計算，從而解決了令牌級別提前退出策略中的計算效率問題。這樣做的原因是，較低層的令牌在生成過程中較困難，因此優(yōu)先花費計算預算在較高的層級上，可以有效提高計算效率。

4. SkipDecode如何解決令牌級別提前退出策略中的批處理挑戰(zhàn)？

SkipDecode通過在批處理中每個位置每個批次退出進行批處理，從而解決了令牌級別提前退出策略中的批處理挑戰(zhàn)。通過將同一位置的令牌跨所有實例進行批處理，確保了在某個序列位置結束時所有批處理令牌的處理同時完成。這樣可以充分實現(xiàn)評估過程中觀察到的所有理論優(yōu)勢，并應用于具有非平凡批處理情況下的生成過程。

5. CALM和SkipDecode在令牌級別提前退出策略中有哪些區(qū)別？

CALM和SkipDecode是兩種令牌級別提前退出策略的方法，兩者在多個方面存在區(qū)別。首先，CALM支持編碼器-解碼器結構，而SkipDecode僅支持解碼器。其次，CALM支持令牌級別的提前退出和僅解碼的兩種提前退出方式，而SkipDecode僅支持令牌級別的提前退出。此外，CALM使用緩存技術來提高推斷效率，而SkipDecode通過批處理和左側令牌的優(yōu)先處理來解決挑戰(zhàn)。綜上所述，CALM和SkipDecode在結構和實現(xiàn)上存在明顯的差異，并在不同方面應用于令牌級別提前退出策略中。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2307.02628.pdf

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