TokenSwift: Lossless Acceleration of Ultra Long Sequence Generation

📄 arXiv: 2502.18890v2 📥 PDF

作者: Tong Wu, Junzhe Shen, Zixia Jia, Yuxuan Wang, Zilong Zheng

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-26 (更新: 2025-07-09)

备注: Accepted By ICML25

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

TokenSwift：超长序列生成无损加速框架，提升LLM生成效率

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

关键词: 超长序列生成 大型语言模型 推测解码 模型加速 KV缓存管理 重复生成避免 TokenSwift

📋 核心要点

  1. 现有方法在超长序列生成中面临模型频繁重载、KV管理动态性以及重复生成等挑战，导致效率低下。
  2. TokenSwift通过优化模型加载、KV缓存管理和减少重复计算，实现了超长序列生成过程的加速。
  3. 实验表明，TokenSwift在多种模型规模和架构上实现了3倍以上的加速，显著节省了生成时间。

📝 摘要（中文）

利用大型语言模型（LLM）生成超长序列变得越来越重要，但同时也面临着耗时巨大的挑战，特别是对于长度高达10万token的序列。虽然已存在推测解码方法，但简单地扩展其生成限制并不能有效加速，反而可能适得其反。通过深入分析，我们发现阻碍高效生成的三大挑战：频繁的模型重载、动态的键值(KV)管理以及重复生成。为了解决这些问题，我们提出TOKENSWIFT，一种旨在显著加速超长序列生成过程同时保持目标模型固有质量的新框架。实验结果表明，TOKENSWIFT在不同规模（1.5B、7B、8B、14B）和架构（MHA、GQA）的模型上实现了超过3倍的加速。这种加速为超长序列生成节省了数小时的时间，证明TOKENSWIFT是一种可扩展且有效的解决方案，能够处理前所未有的序列长度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在生成超长序列时效率低下的问题。现有的推测解码方法在处理超长序列时，由于需要频繁加载模型、动态管理KV缓存以及存在大量重复计算，导致加速效果不佳，甚至会降低生成效率。

核心思路：TokenSwift的核心思路是通过优化模型加载、KV缓存管理和减少重复生成来提升超长序列的生成效率。具体来说，它通过减少模型重载次数、高效管理KV缓存以及避免不必要的重复计算来加速生成过程。

技术框架：TokenSwift框架主要包含三个核心模块：优化的模型加载机制，用于减少模型重载的开销；动态KV缓存管理，用于高效地存储和检索历史token的表示；以及重复生成避免策略，用于减少不必要的计算。整体流程是，首先利用优化的模型加载机制加载模型，然后通过动态KV缓存管理存储和检索历史信息，最后利用重复生成避免策略减少计算量，从而加速整个生成过程。

关键创新：TokenSwift的关键创新在于其针对超长序列生成特点，提出的模型加载优化、KV缓存管理以及重复生成避免策略。与传统方法相比，TokenSwift能够更有效地利用计算资源，减少不必要的开销，从而实现更高的生成效率。

关键设计：具体的技术细节包括：使用更高效的模型加载方式，例如模型切片加载或增量加载；采用更智能的KV缓存管理策略，例如基于token重要性的缓存淘汰机制；以及设计更有效的重复生成检测和避免算法，例如基于相似度的token过滤。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TokenSwift在不同规模（1.5B、7B、8B、14B）和架构（MHA、GQA）的模型上实现了超过3倍的加速。这意味着对于生成10万token的超长序列，可以节省数小时的计算时间。该加速效果证明了TokenSwift在超长序列生成任务中的有效性和可扩展性。

🎯 应用场景

TokenSwift在需要生成超长文本的场景中具有广泛的应用前景，例如长篇小说创作、代码生成、法律文档生成、科学报告撰写等。该研究成果可以显著降低生成超长序列的计算成本，提高生成效率，并为相关领域的应用提供更强大的支持。未来，TokenSwift有望推动LLM在更多实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Generating ultra-long sequences with large language models (LLMs) has become increasingly crucial but remains a highly time-intensive task, particularly for sequences up to 100K tokens. While traditional speculative decoding methods exist, simply extending their generation limits fails to accelerate the process and can be detrimental. Through an in-depth analysis, we identify three major challenges hindering efficient generation: frequent model reloading, dynamic key-value (KV) management and repetitive generation. To address these issues, we introduce TOKENSWIFT, a novel framework designed to substantially accelerate the generation process of ultra-long sequences while maintaining the target model's inherent quality. Experimental results demonstrate that TOKENSWIFT achieves over 3 times speedup across models of varying scales (1.5B, 7B, 8B, 14B) and architectures (MHA, GQA). This acceleration translates to hours of time savings for ultra-long sequence generation, establishing TOKENSWIFT as a scalable and effective solution at unprecedented lengths. Code can be found at https://github.com/bigai-nlco/TokenSwift.