FIRP: Faster LLM inference via future intermediate representation prediction

📄 arXiv: 2410.20488v1 📥 PDF

作者: Pengfei Wu, Jiahao Liu, Zhuocheng Gong, Qifan Wang, Jinpeng Li, Jingang Wang, Xunliang Cai, Dongyan Zhao

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-27

期刊: NLPCC2024

💡 一句话要点

FIRP：通过预测未来中间表示加速LLM推理

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 LLM推理 推测解码 中间表示预测 模型加速

📋 核心要点

  1. LLM自回归解码的串行性限制了GPU并行计算能力，导致推理延迟高。
  2. FIRP通过预测未来token的中间隐藏状态，实现多token并行解码，提升推理速度。
  3. 实验表明，FIRP在多个模型和数据集上实现了1.9倍-3倍的加速。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的最新进展在各种任务中表现出卓越的性能。然而，LLM解码的自回归特性，即每次前向传播只生成一个token，未能充分利用GPU的并行计算能力，导致显著的延迟。为了解决这个问题，我们提出了一种名为FIRP的新型推测解码方法，它在每个解码步骤中生成多个token而不是一个。我们通过预测未来token（尚未解码的token）的中间隐藏状态来实现这一点，然后使用这些伪隐藏状态来解码未来token。具体来说，这些伪隐藏状态是通过LLM中间层的简单线性变换来预测的。一旦预测出来，它们就参与所有后续层的计算，从而吸收更丰富的语义信息。随着层数的加深，伪隐藏状态和真实隐藏状态之间的语义差距缩小，从而可以高精度地解码未来token。为了验证FIRP的有效性，我们进行了广泛的实验，结果表明在多个模型和数据集上的加速比为1.9倍-3倍，分析实验也证明了我们的动机。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）推理速度慢的问题。现有的自回归解码方法，每次只能生成一个token，无法充分利用GPU的并行计算能力，导致推理延迟较高。尤其是在部署LLM时，推理效率是关键瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是预测未来token的中间隐藏状态，然后利用这些预测的（伪）隐藏状态并行解码多个token。通过预测未来信息，打破自回归的串行依赖，从而实现加速。

技术框架：FIRP方法主要包含以下几个阶段：1) 使用线性变换预测未来token的中间隐藏状态；2) 将预测的伪隐藏状态注入到后续层的计算中；3) 利用这些伪隐藏状态并行解码多个token。整体框架是在标准LLM架构上进行的修改，主要集中在中间层的隐藏状态预测和利用上。

关键创新：FIRP的关键创新在于利用简单的线性变换预测未来token的中间隐藏状态。与直接预测未来token相比，预测中间表示更易于实现，并且能够将预测信息融入到后续层的计算中，从而提高预测的准确性。这种方法有效地桥接了当前token和未来token之间的依赖关系。

关键设计：FIRP的关键设计包括：1) 中间隐藏状态预测器的选择（论文中使用线性变换，可能是出于计算效率的考虑）；2) 预测的伪隐藏状态注入到哪些层（论文提到是中间层，具体层数和位置未知）；3) 如何评估和校正预测的准确性（论文中未明确说明，可能隐含在实验验证中）。这些细节对FIRP的性能至关重要，但论文中可能未详细展开，具体实现细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FIRP在多个模型和数据集上实现了1.9倍-3倍的推理加速。这一显著的性能提升证明了FIRP方法的有效性。具体的模型和数据集信息未知，但加速比的范围表明该方法具有一定的通用性。

🎯 应用场景

FIRP方法可以广泛应用于需要快速LLM推理的场景，例如在线对话系统、实时翻译、内容生成等。通过提高推理速度，可以降低部署成本，提升用户体验，并促进LLM在资源受限设备上的应用。该方法具有很高的实际应用价值和潜力。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have shown remarkable performance across a wide range of tasks. Despite this, the auto-regressive nature of LLM decoding, which generates only a single token per forward propagation, fails to fully exploit the parallel computational power of GPUs, leading to considerable latency. To address this, we introduce a novel speculative decoding method named FIRP which generates multiple tokens instead of one at each decoding step. We achieve this by predicting the intermediate hidden states of future tokens (tokens have not been decoded yet) and then using these pseudo hidden states to decode future tokens, specifically, these pseudo hidden states are predicted with simple linear transformation in intermediate layers of LLMs. Once predicted, they participate in the computation of all the following layers, thereby assimilating richer semantic information. As the layers go deeper, the semantic gap between pseudo and real hidden states is narrowed and it becomes feasible to decode future tokens with high accuracy. To validate the effectiveness of FIRP, we conduct extensive experiments, showing a speedup ratio of 1.9x-3x in several models and datasets, analytical experiments also prove our motivations.