Генерация текста без задержки: новый подход к языковым моделям

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационную схему, позволяющую значительно ускорить процесс генерации текста, не жертвуя качеством и выразительностью.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

В предложенном методе паралледного предсказания токенов, в отличие от традиционных авторегрессионных моделей, предсказывающих распределение следующего токена <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> t_{i} </span> с использованием вспомогательной переменной <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> u_{i} </span>, обеспечивается совместное предсказание нескольких токенов путём непосредственной подачи этих вспомогательных переменных в модель, что позволяет моделировать распределение каждого токена параллельно и эффективно. — В предложенном методе паралледного предсказания токенов, в отличие от традиционных авторегрессионных моделей, предсказывающих распределение следующего токена $t_{i}$ с использованием вспомогательной переменной $u_{i}$ , обеспечивается совместное предсказание нескольких токенов путём непосредственной подачи этих вспомогательных переменных в модель, что позволяет моделировать распределение каждого токена параллельно и эффективно.

Предложена схема Parallel Token Prediction (PTP) для параллельной генерации токенов в больших языковых моделях, снижающая задержку вывода без потери репрезентативной мощности.

Авторегрессионные языковые модели демонстрируют впечатляющие результаты, однако их последовательное генерирование токенов становится узким местом при увеличении скорости вывода. В данной работе, ‘Parallel Token Prediction for Language Models’, предложен универсальный фреймворк, позволяющий параллельно предсказывать несколько зависимых токенов за один проход трансформера, тем самым снижая задержку декодирования без потери выразительной силы. Утверждается, что предложенный метод способен представлять произвольные авторегрессионные распределения последовательностей, и демонстрирует передовые результаты в спекулятивном декодировании. Возможно ли, используя данный подход, значительно ускорить генерацию длинных последовательностей, сохранив при этом высокое качество текста?

Авторегрессия: Узкое Горлышко Скорости

Авторегрессионные трансформаторы, демонстрирующие впечатляющую производительность в различных задачах, по своей сути обрабатывают токены последовательно, один за другим. Этот принцип работы создает узкое место в скорости инференса, поскольку для генерации каждого последующего токена требуется завершение обработки всех предыдущих. В отличие от параллельных вычислений, где несколько операций могут выполняться одновременно, авторегрессионный подход вынуждает модель ждать завершения декодирования предыдущего токена, прежде чем приступить к следующему. Это последовательное ограничение существенно влияет на общую задержку $Inference Latency$ и препятствует использованию моделей в приложениях, требующих мгновенного ответа, а также затрудняет масштабирование до очень больших моделей, где время обработки каждого токена суммируется, создавая неприемлемо долгую задержку.

Последовательная обработка токенов, присущая авторегрессионным трансформерам, напрямую влияет на задержку вывода [latency] — время, необходимое модели для генерации ответа. Каждый новый токен генерируется только после обработки предыдущего, что создает эффект последовательного выполнения и существенно замедляет процесс. Эта задержка становится критичной для приложений, требующих мгновенного ответа, таких как голосовые помощники или онлайн-переводчики. Более того, увеличение размера модели [capacity] само по себе не решает проблему — чем больше модель, тем дольше ей требуется для последовательной обработки каждого токена. Таким образом, последовательная природа декодирования становится серьезным препятствием для масштабирования моделей и их применения в задачах, где важна скорость реакции.

Несмотря на постоянное увеличение ёмкости языковых моделей, простое наращивание числа параметров не решает проблему задержки при выводе результатов. Существующая архитектура, основанная на последовательном декодировании токенов, создает принципиальное ограничение скорости. Повышение вычислительной мощности лишь частично смягчает ситуацию, но не устраняет корень проблемы — необходимость последовательной обработки. Для достижения существенного улучшения производительности требуется фундаментальный пересмотр стратегии декодирования, переход к параллельным или иным подходам, позволяющим обойти ограничения, связанные с последовательным характером обработки информации в современных авторегрессионных моделях. Иными словами, необходимо отойти от увеличения $N$ и сосредоточиться на оптимизации самого процесса генерации текста.

Параллельное предсказание токенов (PTP) позволяет значительно ускорить декодирование кода по сравнению со стандартным авторегрессионным подходом, генерируя несколько корректных токенов за шаг и обеспечивая параллелизм в моделях, что подтверждается увеличением скорости и количеством принятых токенов при верификации учителем, независимо от размера модели.

Параллельное Декодирование: Разрыв Последовательной Цепи

Основная концепция параллельного предсказания токенов (Parallel Token Prediction, PTP) заключается в отказе от последовательного декодирования, характерного для традиционных авторегрессионных моделей. Вместо генерации токенов один за другим, PTP позволяет предсказывать несколько токенов одновременно. Это достигается путем изменения принципа работы модели, чтобы она могла оценивать вероятности для всех следующих токенов параллельно, а не последовательно, что потенциально значительно снижает время, необходимое для генерации текста. Традиционное последовательное декодирование требует $n$ шагов для генерации последовательности из $n$ токенов, в то время как PTP стремится к снижению этого числа путем параллелизации процесса.

Параллельное предсказание токенов достигается за счет использования вспомогательных переменных (Auxiliary Variables), которые предоставляют контекстную информацию для одновременного предсказания нескольких токенов. Вместо последовательного анализа, как в традиционных авторегрессионных моделях, эти переменные кодируют информацию о предыдущих токенах и состоянии модели, позволяя предсказывать несколько токенов на каждом шаге параллельно. Это достигается путем обучения модели использовать вспомогательные переменные в качестве входных данных для предсказания следующих токенов, эффективно обходя необходимость последовательной обработки и снижая задержку вывода.

Параллельное предсказание токенов (PTP) расширяет функциональные возможности авторегрессионных трансформаторов, сохраняя их способность моделировать зависимости в данных, но предлагая прямой путь к снижению задержки при выводе (inference latency). В традиционных авторегрессионных моделях каждый токен генерируется последовательно, что ограничивает скорость вывода. PTP, используя вспомогательные переменные, позволяет предсказывать несколько токенов параллельно, что потенциально снижает задержку пропорционально количеству параллельно генерируемых токенов. Это достигается за счет пересмотра процесса декодирования, позволяя вычислять вероятности для нескольких токенов одновременно, вместо последовательного вычисления для каждого токена.

Метод предсказания параллельных токенов обеспечивает генерацию осмысленных пар токенов, координируя предсказания через вспомогательные переменные и позволяя модели выдавать релевантные результаты (например, имя функции или пакет для импорта) с высокой точностью, в отличие от моделей, предсказывающих токены независимо, где около 60% комбинаций оказываются несовместимыми.

Дистилляция Знаний и Стратегии Самообучения

Метод One-Hot PTP (Probability Teacher Probabilities) использует модель-учитель для передачи знаний студенческой модели. Процесс заключается в том, что модель-учитель генерирует вероятностное распределение для каждого токена в последовательности. Студенческая модель делает параллельные предсказания, а затем происходит верификация последовательности — сравнение предсказаний студенческой модели с предсказаниями учителя. Эта верификация используется как сигнал для корректировки параметров студенческой модели, направляя ее к более точным предсказаниям и, таким образом, дистиллируя знания от учителя к студенту.

Категориальная вероятностная передача знаний (Categorical PTP) представляет собой усовершенствованный метод, который, в отличие от односторонней передачи знаний (One-Hot PTP), прогнозирует полные распределения токенов, а не только наиболее вероятный токен. Это позволяет модели обучаться самостоятельно (self-training) без необходимости в предварительно обученной “учительской” модели. Вместо использования сигналов от учителя, Categorical PTP использует собственные прогнозы для корректировки весов, что позволяет эффективно использовать неразмеченные данные и повышать точность модели. Прогнозирование полного распределения токенов обеспечивает более детальную информацию о неопределенности модели и способствует улучшению обобщающей способности.

Инверсивное авторегрессионное обучение (Inverse Autoregressive Training) является усовершенствованием Categorical PTP, позволяющим модели обучаться непосредственно на данных без необходимости использования модели-учителя. В отличие от традиционных методов дистилляции знаний, требующих предварительно обученной модели для передачи знаний, данная методика позволяет модели самостоятельно извлекать закономерности из обучающей выборки. Это достигается за счет моделирования вероятностного распределения токенов и оптимизации параметров модели для воспроизведения этого распределения, что приводит к улучшению обобщающей способности и снижению зависимости от качества модели-учителя.

Параллельная модель генерирует текст, идентичный эталонному, значительно быстрее, завершая функцию к моменту, когда авторегрессионная модель только формирует её сигнатуру, при этом зелёным цветом выделены корректные токены, а красным - ошибочные. — Параллельная модель генерирует текст, идентичный эталонному, значительно быстрее, завершая функцию к моменту, когда авторегрессионная модель только формирует её сигнатуру, при этом зелёным цветом выделены корректные токены, а красным — ошибочные.

Эффективная Реализация и Перспективы Развития

Метод Gated LoRA представляет собой инновационный подход к адаптации больших языковых моделей, позволяющий эффективно переносить знания от “учительской” модели к новой, без необходимости значительного обновления параметров. Вместо полной перенастройки, Gated LoRA вводит небольшие, обучаемые матрицы, которые модифицируют существующие веса модели, сохраняя при этом большую часть исходных знаний. Это существенно ускоряет процесс дистилляции — переноса знаний от большой, сложной модели к более компактной и быстрой — и снижает вычислительные затраты, делая адаптацию больших моделей более доступной и эффективной. В результате, разработчики получают возможность создавать специализированные модели с высокой производительностью, не прибегая к ресурсоемким операциям полной переподготовки.

Сочетание методов PTP и LoRA демонстрирует значительное снижение вычислительных затрат при использовании больших языковых моделей. Традиционно, этап инференса, то есть генерации ответов, требовал больших вычислительных ресурсов из-за необходимости активации всех параметров огромной модели. PTP (Parameter-efficient Transfer) и LoRA (Low-Rank Adaptation) позволяют существенно уменьшить количество активных параметров, используя лишь небольшую часть оригинальной модели для адаптации к конкретной задаче. Это достигается за счет обучения лишь небольшого числа дополнительных параметров, в то время как основная часть модели остается замороженной. В результате, требуется меньше памяти и вычислительной мощности для выполнения инференса, что делает использование больших языковых моделей более доступным и экономичным, особенно для устройств с ограниченными ресурсами и для масштабных приложений, где важна скорость обработки.

В конечном итоге, представленные методы адаптации больших языковых моделей открывают путь к их более широкому и эффективному использованию. Снижение вычислительных затрат и требований к ресурсам позволяет создавать более быстрые системы, доступные для большего числа пользователей и организаций. Это, в свою очередь, способствует развитию искусственного интеллекта в различных областях, делая передовые технологии более экологичными и устойчивыми. Возможность развертывания мощных языковых моделей на менее производительном оборудовании значительно расширяет их применимость, стимулируя инновации и democratizing доступ к передовым ИИ-инструментам. Такой подход не только оптимизирует существующие модели, но и закладывает основу для создания новых, более эффективных и ресурсосберегающих архитектур.

Расширяя Горизонты: PTP и Спекулятивное Декодирование

Метод спекулятивного декодирования опирается на принципы PTP, существенно ускоряя процесс генерации текста за счет использования предварительной, «черновой» модели. Эта модель генерирует вероятные варианты токенов, которые затем проверяются основной, более точной моделью. Такой подход позволяет значительно сократить время ожидания ответа, поскольку основная модель не обязана генерировать каждый токен с нуля. Вместо этого, она лишь подтверждает или отклоняет предложения «черновой» модели, что особенно важно для приложений, требующих мгновенной реакции и обработки больших объемов текста в режиме реального времени. Данная стратегия позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы и повысить общую скорость инференса.

Сочетание предсказательного принятия токенов (PTP) и спекулятивного декодирования представляет собой мощную синергию, направленную на значительное снижение задержки при выводе (inference latency) в приложениях, работающих в режиме реального времени. Данный подход позволяет модели генерировать текст быстрее, предвосхищая наиболее вероятные следующие токены и проверяя их достоверность параллельно. В результате, задержка, критически важная для интерактивных приложений, таких как чат-боты или системы голосового управления, существенно уменьшается, обеспечивая более плавный и отзывчивый пользовательский опыт. Эффективность данной комбинации проявляется в способности обрабатывать большие объемы данных с минимальной задержкой, что открывает новые возможности для применения больших языковых моделей.

Метод PTP демонстрирует выдающуюся производительность, позволяя обрабатывать до 16 токенов за один шаг даже с относительно небольшой моделью в 1.1 миллиарда параметров. Данный подход был тщательно протестирован на бенчмарке SpecBench, где он значительно превзошел существующие аналоги. Примечательно, что такая высокая эффективность сохраняется и для моделей большего размера, достигающих 7 миллиардов параметров, что указывает на масштабируемость и универсальность данного метода для различных вычислительных ресурсов и задач обработки естественного языка. Полученные результаты подтверждают, что PTP является перспективным направлением для оптимизации скорости и эффективности работы языковых моделей.

Статья описывает Parallel Token Prediction (PTP) как способ ускорить генерацию текста в больших языковых моделях. Заманчиво, конечно. Но опыт подсказывает, что параллелизация — это всегда компромисс. Чем больше параллелизма, тем сложнее отладка и тем больше вероятность появления трудновоспроизводимых ошибок. Барбара Лисков однажды заметила: «Хороший дизайн — это когда система может изменяться, не затрагивая другие части». PTP, безусловно, стремится к этой цели, но, как показывает практика, каждая попытка радикального ускорения неизбежно приводит к накоплению технического долга. В конечном итоге, проджект найдет способ сломать даже самую элегантную теорию параллельной генерации. Документация, конечно, будет утверждать обратное.

Что Дальше?

Предложенная работа, безусловно, снижает задержку. Но не стоит обольщаться. Параллельное предсказание токенов — это, по сути, ещё один способ усложнить систему, добавить точек отказа. Продакшен найдёт способ сломать и эту элегантность. В конечном счёте, скорость генерации — это лишь одна из метрик, и, возможно, не самая важная. Главная проблема остаётся: как заставить эти модели генерировать не просто текст, а осмысленный, полезный текст? Не стоит думать, что параллелизм сам по себе решит проблему галлюцинаций или неадекватности ответов.

Следующим шагом, вероятно, станет попытка объединить параллельное предсказание с другими подходами — дискретными диффузными моделями, нормализующими потоками. Но это лишь усложнит картину. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Более фундаментальный вопрос заключается в том, действительно ли мы движемся к более разумным моделям, или просто к более быстрым генераторам случайных последовательностей. Багтрекер — это дневник боли, и он будет полон новых ошибок.

Не стоит забывать, что в конечном счёте, не мы деплоим — мы отпускаем. Отпускаем в дикую природу, где эти модели будут взаимодействовать с реальным миром, и последствия этого взаимодействия непредсказуемы. У нас не DevOps-культура, у нас культ DevOops. И рано или поздно это проявится.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21323.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-28 06:24