Acelerando Inferências em LLMs: O Potencial do Speculative Decoding

Tecnologia Inteligência Artificial Otimização de Modelos

O speculative decoding é uma técnica de otimização de inferência que visa reduzir a latência em modelos de linguagem de grande porte (LLMs), utilizando a coordenação entre um modelo maior e um modelo menor em um único servidor.

Construct a futuristic, corporate-style digital environment in 2D linear perspective with white, untextured background. Within this environment, illustrate a symbolic representation of two large language models. To the left, show a larger icon that signifies a 70B LLM, and to the right, a smaller icon representing an 8B LLM. Both models should visually demonstrate a sense of interaction within this digital landscape. In the background, include a speed chart indicating latency reduction, signifying the optimization technique of speculative decoding which aims to reduce latency in large language models.

Imagem gerada utilizando Dall-E 3

A latência em LLMs é composta pelo tempo para gerar o primeiro token (TTFT) e pelo tempo entre a geração de tokens subsequentes (TPOT). O TTFT e TPOT podem ser afetados pela natureza autoregressiva desses modelos, que requerem um cálculo contínuo a partir da entrada e dos tokens já gerados.

O speculative decoding permite que um modelo menor, ou "draft model", produza tokens que o modelo maior, ou "target model", pode aceitar ou rejeitar durante sua operação. Isso pode resultar em um aumento significativo no número de tokens gerados por cada passagem cara pela inferência do modelo.

Coordenação entre um modelo maior e um menor.
Geração de tokens mais rápida com o draft model.
Validação dos tokens pelo target model.
Otimização de latência e qualidade de resultados.
Limitações em relação ao tamanho do batch.

A eficiência do speculative decoding pode ser melhorada por meio da escolha adequada do draft model, ajustando-o para casos de uso específicos e garantindo que ambos os modelos tenham os recursos necessários. Este processo maximiza a aceitação de tokens gerados.

- Aumento da velocidade em inferências. - Redução de custos com hardware. - Aprimoramento na qualidade de geração. - Oportunidades para novas aplicações em tempo real.

Com a implementação do speculative decoding, é possível melhorar a latência em contextos onde a velocidade é crucial, como na geração de código e na resposta a solicitações com prazos rigorosos. Assim, essa técnica pode se tornar um diferencial competitivo em aplicações que dependem de modelos de linguagem.

Em resumo, o speculative decoding representa uma abordagem inovadora para otimizar o desempenho de LLMs, possibilitando um melhor aproveitamento de recursos e uma entrega mais rápida e eficaz de respostas. Convidamos os leitores a se inscreverem em nossa newsletter para acompanhar as últimas novidades e inovações nesta área.