«`html
Улучшение эффективности LLM с помощью KOALA
При использовании больших языковых моделей (LLM) их процесс вывода, т.е. генерация текста по заданному запросу, становится вычислительно сложным и затратным по времени. Многие приложения, такие как мгновенный перевод, диалоговые системы или генерация интерактивного контента, требуют быстрых ответов. Медленный вывод требует значительных вычислительных ресурсов, что приводит к повышению операционных затрат.
Решение
Исследователи из Университета технологии Далянь в Китае предложили метод KOALA (K-layer Optimized Adversarial Learning Architecture), который оптимизирует процесс вывода LLM. KOALA улучшает традиционную однослойную структуру, расширяя ее до многослойной архитектуры, что позволяет уменьшить разрыв в производительности по сравнению с целевой LLM. Кроме того, KOALA интегрирует адверсариальное обучение в процесс обучения, что способствует лучшему захвату процесса генерации токенов целевой LLM, улучшая точность предсказаний. Многослойная структура и адверсариальное обучение позволяют KOALA генерировать более точные токены за цикл «сначала черновик, затем проверка», уменьшая количество итераций для декодирования и, следовательно, улучшая скорость вывода LLM.
Результаты экспериментов показывают, что KOALA обеспечивает улучшение скорости вывода на 10,57%-14,09% по сравнению с оригинальными черновыми структурами. Эти результаты подчеркивают способность KOALA улучшать эффективность спекулятивного декодирования для различных размеров LLM и задач.
Заключение
KOALA представляет собой значительное достижение в оптимизации черновых структур для спекулятивного декодирования в LLM. Результаты экспериментов подтверждают эффективность KOALA, показывая заметное улучшение скорости вывода. Несмотря на небольшой накладные расходы, KOALA обеспечивает значительное ускорение вывода LLM, делая его многообещающим методом для улучшения эффективности LLM в реальных приложениях.
«`
