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大和小语言模型协同解码的经验研究
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种混合方法，通过结合不同规模的语言模型，提高自回归解码效率并保持高性能。在翻译和摘要任务中，该方法实现了高达4倍的速度提升，性能损失仅为1-2%。研究还探讨了大型语言模型的协作生成、反事实生成及数据增强能力，展示了在多个任务中的优越表现。
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关键要点
- 提出了一种混合方法，通过结合不同规模的语言模型提高自回归解码效率，保持高性能。
- 该方法在翻译和摘要任务中实现了高达4倍的速度提升，性能损失仅为1-2%。
- 研究探讨了大型语言模型的协作生成，反事实生成及数据增强能力，展示了在多个任务中的优越表现。
- 协作解码允许融合每个模型的专长，特别适用于跨领域设置。
- DeepSpeed-FastGen系统在吞吐量和延迟方面显著提高，提供高效易用的服务。
- 引入的G-SPEED模型在多样化编辑需求中表现优越，保持低计算成本。
- 研究表明大型语言模型在反事实生成和数据增强方面表现有效，但在复杂任务上仍有局限。
❓
延伸问答
混合方法如何提高自回归解码的效率？
混合方法通过结合不同规模的语言模型，利用预先训练的冻结语言模型编码提示标记，并引导较小的语言模型生成响应，从而提高解码效率。
该方法在翻译和摘要任务中的表现如何？
该方法在翻译和摘要任务中实现了高达4倍的速度提升，性能损失仅为1-2%。
大型语言模型的协作生成有什么优势？
大型语言模型的协作生成允许融合每个模型的专长，特别适用于跨领域设置，提升了指令遵循和领域特定问答的性能。
DeepSpeed-FastGen系统的主要特点是什么？
DeepSpeed-FastGen系统在吞吐量和延迟方面显著提高，吞吐量提高了2.3倍，平均延迟降低了2倍，提供高效易用的服务。
G-SPEED模型在编辑需求中表现如何？
G-SPEED模型在多样化编辑需求中表现优越，同时保持低计算成本。
大型语言模型在反事实生成方面的表现如何？
大型语言模型在反事实生成方面表现有效，但在复杂任务上仍有局限，准确的任务定义和操作步骤对生成结果影响显著。
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