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  • 策略学习助力LLM推理效率:MIT与谷歌团队提出异步并行生成新范式

    发布时间2025-05-30 20:42:14 来源:小编 阅读次数:

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      金天,麻省理工学院(MIT)计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)博士五年级学生■★★■◆,师从 Michael Carbin 和 Jonathan Ragan-Kelley■★★◆。他主要研究机器学习与编程系统的结合。此前曾在 IBM Research 主导实现深度神经网络在 IBM 主机上的推理部署。本科毕业于 Haverford College,获计算机科学与数学双学位。

      ★◆★:标记语义独立的内容块,通过 topic 属性总结内容主题,大模型用它表明「这部分将会由一个独立子线程异步生成」◆★。■★:在后标识对应的异步生成的内容,表示这一部分由独立子线程负责生成。:在主线程标记同步点◆★■◆■,表明后续内容生成将会依赖于之前的异步生成★★■,主线程需等待所有异步线程完成后才能继续。

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      这种稳定的改进趋势表明,PASTA 方法具有良好的可扩展性——随着投入更多计算资源,仍未饱和。与传统依赖固定规则的异步解码方法不同,PASTA 通过策略学习驱动的训练算法提供了可持续的优化路径◆★■■◆,能够有效地将额外计算资源转化为更高的推理效率。

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      标记(E)表明需要等待这些内容完成。图中红色和绿域(C、D)显示了两个异步线程并行生成的内容,最终在(F)处组合成完整解答。

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      可扩展性。研究结果展示了 PASTA 方法出色的可扩展性,如图所示。随着偏好优化不断推进,PASTA 模型的性能持续提升■■。图中清晰展示了从第一轮开始到第一轮结束◆◆,再到第二轮开始和第二轮后半程的整个优化过程,质量-速度的 Pareto 前沿大体持续向右上方推进■■■■。

      如图所示★★★■,PASTA 系统采用双阶段训练流程,使大模型自主学习使用上述标记语言,完成异步生成。

      KV 缓存的存储布局。PASTA 设计了交错式 KV 缓存布局,所有线程共享单一连续内存池■◆★◆。系统初始以连续方式存储用户输入,在推理过程中动态将不同线程在同一时间点生成的 token 交错存储在相邻位置。

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      PASTA 首次证明★★■◆■★,通过策略学习让 LLM 自主优化生成策略★◆,能够突破传统自回归和基于规则的异步生成的效率极限◆◆■。这一工作不仅为实时大模型应用提供了实用加速方案,更印证了未来 LLM 可能具备推理时自我优化能力的发展方向■◆■◆■★。

      第二阶段:偏好优化■■■◆。为优化标注策略,团队设计了策略学习方案■■■。团队对每个样本从 PASTA-SFT 模型采样多种标注方案,然后基于两项指标评估这些方案:理论加速比和内容质量(由 Gemini 1■◆◆■.5 Pro 评估)。根据评估结果,团队构建「拒绝采样数据集」■◆★◆,该数据集包含每个输入的最佳和最差标注方案。最后,团队用 BoNBoN 算法对 PASTA-SFT 模型进行偏好优化■★★■■■,得到最终的 PASTA 模型。

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      质量-速度平衡的 Pareto 前沿■★■★◆。如图所示■◆◆,PASTA 通过调节质量权重参数生成了一系列的模型。在不同的生成质量的情况下,PASTA 均能提供非常可观的加速。结果显示,即使最注重质量的 PASTA 模型也能提供显著加速,而最快的模型则以一定的质量牺牲换取接近 2 倍的速度提升。与基于手动设计的异步生成方案(Skeleton-of-Thought, APAR)相比,PASTA 模型展现出全面优势■★★。

      标记「承诺」生成某些内容★■,推理系统再创建异步线程来「履行」这些承诺,最后在

      推理系统设计难点■★◆★★。异步并行生成的主要挑战在于如何协调多个线程高效协作◆◆◆■★★。传统方法通常需要为每个线程创建独立的 KV 缓存池——创建新线程时必须复制主线程的前缀内容到子线程缓存池,完成后再复制结果回主线程。这两次大规模矩阵复制操作严重限制了系统性能,使理论加速难以转化为实际收益。

      PASTA 在性能与质量的平衡上取得了突破性成果,实验结果表明它不仅实现了显著加速,还在某些情况下提高了输出质量。研究团队在 AlpacaEval 基准上进行了全面评估,该基准包含 805 个具有代表性的指令跟随任务。

      研究团队不依赖人工设计规则来识别异步生成机会★■◆■★,而通过策略学习让模型自主发现并标注这些机会■★★★◆,系统地优化质量与速度的平衡。这种方法使 LLM 根据内容特点自适应地确定最佳异步生成策略■■■,为生成效率优化开创学习驱动的全新路径。

      注意力掩码控制:限制子线程只能访问与自己相关的内容,在后通过移除掩码使主线程能访问所有子线程生成的内容★★。位置编码调整★■◆◆◆:每个线程都使用独立且连续的位置编码,使线程处理自己的内容时◆◆★★,将交错存储的内容视为逻辑上连续的序列,确保模型能正确理解上下文★★◆◆■◆。

      大语言模型(LLM)的生成范式正在从传统的「单人书写」向「分身协作」转变★■。传统自回归解码按顺序生成内容,而新兴的异步生成范式通过识别语义独立的内容块,实现并行生成■★★■★。

      如图所示的线段长度计算案例展示了这一机制★★■:面对计算任务(A),大模型首先识别出「坐标提取」和「长度公式」两个可并行的独立部分,生成相应的

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      研究人员首先开发了一种新的标记语言 PASTA-LANG,专为异步生成而设计。大模型使用它在生成过程中标记语义独立块,指示并行生成机会◆■★■★。这种语言包含三种核心标记:

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      如图所示,传统方法(下)按顺序生成所有内容,而异步生成(上)同时处理多个互不依赖的内容块★■★◆。对比顺序生成,异步生成在 AlpacaEval 长度控制评测中实现1.21-1.93× 的几何平均提速◆★★◆,对应生成质量变化(胜率)为 +2■■◆◆.2% 至 -7.1%★★。

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      鄭鈺熹,麻省理工学院 CSAIL 博士三年级学生★■◆■◆★,师从 Michael Carbin◆★。她的研究方向为编程语言与机器学习的交叉领域■■。

      注意力控制与位置编码。PASTA 通过两个机制确保大模型正确理解多线程交错存储的 KV 缓存:

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