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StagFormer: Time Staggering Transformer Decoding for RunningLayers In Parallel

Created by
  • Haebom

作者

Dylan Cutler、Arun Kandoor、Nishanth Dikkala、Nikunj Saunshi、Xin Wang、Rina Panigrahy

概要

この論文では、Transformerベースの言語モデルのデコードプロセスを並列化するための新しいアーキテクチャであるStagFormer（Staggered Transformer）を提案します。従来のトランスフォーマーのシーケンシャルデコード方式とは異なり、StagFormerはシーケンス軸に沿って実行を交互にし、モデルの深さに沿ってデコードプロセスを並列化します。これは、 $l$ レイヤーの $i$ 番目の時間ステップトークン表現が $l-1$ レイヤーの $i$ 番目の時間ステップまでのトークン表現に依存するのをやめ、 $i-1$ 番目の時間ステップまでのトークン表現にのみ依存させることによって達成されます。これにより、モデルの他のセクションを並列に実行してデコード速度を上げながら品質を維持することができます。また、重みの共有、限られたウィンドウアテンション、マルチセクションへの拡張、循環モデルの近似など、さまざまな拡張方式を探索します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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Transformerベースの言語モデルのデコード速度を向上させる新しいアーキテクチャを提供します。
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並列処理により、デコード速度を上げながら品質を低下させることなくパフォーマンスを向上させる可能性を示します。
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重みの共有と制限されたウィンドウアテンションを活用して、メモリ効率と遅延時間の削減を実現する方法を紹介します。
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マルチセクションへの拡張性を示し、循環モデルを近似することで、短い生成で品質向上を達成できることを示唆しています。
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Limitations：
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提案されたアーキテクチャの実際のパフォーマンスは、さまざまな言語モデルとタスクの追加の実験によって検証する必要があります。
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メモリ効率と遅延時間の削減効果は、特定のハードウェア環境とアプリケーションによって異なります。
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マルチセクションへの拡張に伴う複雑さの増加とパフォーマンスの低下の可能性に関するさらなる研究が必要です。
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循環モデル近似スキームの性能は、生成の長さに依存して変化し得る。
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