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通过隐藏传输进行并行解码以实现无损大型语言模型加速
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了基于Transformer架构的生成式大型语言模型（SPEED）在机器翻译中的应用，提出了并行解码方法以提高推理效率，速度提升可达38%。同时，介绍了自我推测解码方案，确保输出质量并加速推理。此外，研究提出了分块并行解码和轻量级草稿模型，显著提高了解码效率，保持高性能。
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关键要点
- 基于Transformer架构的生成式大型语言模型(SPEED)能够并行执行当前令牌和多个未来令牌，提高推理效率，减少延迟。
- 提出的并行解码算法在不同语言和模型上测试，速度提升最多可达38%，几乎实现2倍的并行资源速度。
- 自我推测解码方案通过草稿和验证两个阶段加速推理，确保输出质量，且不需要额外的神经网络训练。
- 使用离散潜变量扩展序列模型，使解码更可并行化，解码速度快于自回归模型，且在BLEU得分上优于非自回归模型。
- 分块并行解码方案提高序列生成速度，并在机器翻译和图像超分辨率任务上验证了有效性。
- 引入轻量级草稿模型，结合不同规模的语言模型，提高自回归解码效率，速度提升可达4倍，性能损失仅为1-2%。
❓
延伸问答
并行解码方法如何提高推理效率？
并行解码方法通过同时处理当前令牌和多个未来令牌，显著提高推理效率，减少延迟。
自我推测解码方案的主要优势是什么？
自我推测解码方案通过草稿和验证两个阶段加速推理，确保输出质量且无需额外的神经网络训练。
分块并行解码方案的应用效果如何？
分块并行解码方案在机器翻译和图像超分辨率任务上经过实验验证，显著提高了序列生成速度。
轻量级草稿模型如何提升解码效率？
轻量级草稿模型结合不同规模的语言模型，提高自回归解码效率，速度提升可达4倍，性能损失仅为1-2%。
该研究对机器翻译的影响是什么？
该研究通过提出并行解码算法和自我推测解码方案，显著提升了机器翻译的速度和质量。
与自回归模型相比，新的解码方法有什么优势？
新的解码方法在解码速度上快于自回归模型，并且在BLEU得分上优于非自回归模型。
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