Speculative Streaming：在流式传输中利用Draft Model并行生成并验证多个Token

Speculative Streaming：在流式传输中利用Draft Model并行生成并验证多个Token

大家好，今天我们要讨论一个令人兴奋的话题：Speculative Streaming。它旨在通过并行生成和验证多个token，来提升流式传输场景下大型语言模型（LLM）的推理速度。这个技术的核心思想是利用一个较小的、速度更快的“Draft Model”（也称为“提案模型”或“辅助模型”）来并行生成多个候选token，然后使用更大的、更准确的“Verification Model”（验证模型，通常就是我们想要使用的LLM）来验证这些候选token，从而在保证生成质量的前提下加速推理过程。

1. 背景：流式传输的挑战与机遇

在深入Speculative Streaming之前，我们首先需要了解流式传输（Streaming）的背景以及它带来的挑战。流式传输指的是模型在生成token时，可以立即将已生成的token输出，而不需要等待整个序列生成完毕。这种方式对于实时应用，例如对话机器人、实时翻译、代码补全等，至关重要。

然而，流式传输也面临着一些挑战：

• 延迟问题： 传统的自回归生成方式，每次只能生成一个token，这会引入显著的延迟，尤其是在LLM参数量巨大，计算成本高昂的情况下。
• 资源利用率低： 在单token生成过程中，GPU资源的利用率往往不高，大部分时间可能处于等待状态。

Speculative Streaming正是为了解决这些问题而提出的。它试图通过并行化生成过程，来降低延迟，提高资源利用率。

2. Speculative Streaming的核心思想

Speculative Streaming的核心思想可以概括为以下几点：

1. Draft Model生成候选token： 使用一个小型、快速的Draft Model，基于已生成的序列，并行生成多个候选token。
2. Verification Model验证候选token： 使用大型、准确的Verification Model，对Draft Model生成的候选token进行验证。
3. 接受或拒绝候选token： 如果Verification Model认为候选token是合理的，则接受该token；否则，拒绝该token，并使用Verification Model生成新的token。
4. 迭代过程： 重复上述过程，直到生成所需的序列长度。

这种方式类似于“先预测，后验证”的策略。Draft Model负责快速预测，Verification Model负责确保预测的准确性。

3. 算法流程

下面我们详细描述Speculative Streaming的算法流程：

输入：

• 已生成的token序列 prompt
• Draft Model M_d
• Verification Model M_v
• 并行生成的token数量 k (也称为draft length)

输出：

• 新生成的token序列

算法步骤：

1. Draft Model生成：

   • 将prompt输入到Draft Model M_d中。
   • M_d并行生成k个候选token：t_1, t_2, ..., t_k。
   • 形成一个候选序列：prompt, t_1, t_2, ..., t_k。

2. Verification Model验证：

   • 将prompt, t_1输入到Verification Model M_v中，得到M_v预测的下一个token t'_1。
   • 比较t_1和t'_1：
     • 如果t_1 == t'_1，则接受t_1，并继续验证下一个token。
     • 如果t_1 != t'_1，则拒绝t_1，并将t'_1添加到最终序列中。然后，使用M_v以prompt, t'_1为输入，重新生成下一个token。

3. 迭代验证：

   • 假设前 i 个token t_1, t_2, ..., t_i 都被接受（即t_j == t'_j for j=1 to i）。
   • 将prompt, t_1, t_2, ..., t_i, t_{i+1}输入到Verification Model M_v中，得到M_v预测的下一个token t'_{i+1}。
   • 比较t_{i+1}和t'_{i+1}：
     • 如果t_{i+1} == t'_{i+1}，则接受t_{i+1}，并继续验证下一个token。
     • 如果t_{i+1} != t'_{i+1}，则拒绝t_{i+1}，并将t'_{i+1}添加到最终序列中。然后，使用M_v以prompt, t_1, t_2, ..., t_i, t'_{i+1}为输入，重新生成下一个token。

4. 处理所有候选token：

   • 重复步骤3，直到所有k个候选token都被验证或拒绝。

5. Verification Model生成新的token：

   • 如果所有k个候选token都被接受，则最终序列为 prompt, t_1, t_2, ..., t_k。然后，使用M_v以prompt, t_1, t_2, ..., t_k为输入，生成新的token。
   • 如果存在被拒绝的token，例如t_{i+1}被拒绝，则最终序列为 prompt, t_1, t_2, ..., t_i, t'_{i+1}。 然后，使用M_v以prompt, t_1, t_2, ..., t_i, t'_{i+1}为输入，生成新的token。

6. 更新prompt：

   • 将新生成的token添加到prompt中，并重复步骤1-5，直到生成所需的序列长度。

4. 伪代码示例

def speculative_streaming(prompt, M_d, M_v, k, max_length):
  """
  Speculative Streaming算法的伪代码实现。

  Args:
    prompt: 已生成的token序列。
    M_d: Draft Model。
    M_v: Verification Model。
    k: 并行生成的token数量。
    max_length: 最大生成长度。

  Returns:
    新生成的token序列。
  """

  generated_sequence = prompt
  for _ in range(max_length):
    # 1. Draft Model生成
    draft_tokens = M_d.generate(generated_sequence, num_tokens=k) # 假设M_d.generate可以生成k个token
    candidate_sequence = generated_sequence + draft_tokens

    # 2. Verification Model验证
    accepted_tokens = []
    for i in range(len(draft_tokens)):
      verification_token = M_v.generate(generated_sequence + accepted_tokens, num_tokens=1)[0] # 假设M_v.generate返回一个token列表

      if draft_tokens[i] == verification_token:
        accepted_tokens.append(draft_tokens[i])
      else:
        # 拒绝draft_tokens[i]，并使用verification_token
        generated_sequence += accepted_tokens + [verification_token]
        break # 停止验证，因为已经出现不一致

    # 3. 处理所有候选token
    else: # 如果循环正常结束，说明所有draft_tokens都被接受
      generated_sequence += accepted_tokens

    # 4. Verification Model生成新的token (如果所有draft_tokens都被接受)
    if len(accepted_tokens) == len(draft_tokens):
      new_token = M_v.generate(generated_sequence, num_tokens=1)[0]
      generated_sequence += [new_token]

    # 5. 检查是否达到最大长度
    if len(generated_sequence) >= max_length:
      break

  return generated_sequence

这个伪代码展示了Speculative Streaming的基本流程。需要注意的是，这只是一个简化的版本，实际实现中还需要考虑一些细节，例如：

• Tokenization： 需要对输入文本进行tokenization，并将token转换为模型可以理解的ID。
• Batching： 为了提高效率，可以将多个验证请求进行batching处理。
• 概率分布： 可以使用概率分布来更精细地控制token的接受和拒绝。

5. 更精细的接受/拒绝策略：基于概率分布

在上述算法中，我们简单地比较了Draft Model和Verification Model生成的token是否完全一致。实际上，我们可以使用更精细的接受/拒绝策略，基于两个模型的概率分布来进行判断。

假设Draft Model预测的token概率分布为 P_d(t | prompt)，Verification Model预测的token概率分布为 P_v(t | prompt)。我们可以计算两个分布之间的相似度，例如使用KL散度或者JS散度。如果两个分布的相似度较高，则更有可能接受Draft Model生成的token；反之，则更有可能拒绝。

具体来说，我们可以设定一个阈值 τ，如果 KL(P_d || P_v) < τ，则接受Draft Model生成的token；否则，拒绝。

这种基于概率分布的策略可以更加灵活地控制token的接受和拒绝，从而在速度和准确性之间取得更好的平衡。

6. 代码示例：基于PyTorch的简易实现

下面是一个基于PyTorch的简易Speculative Streaming实现示例。为了简化，我们使用随机数来模拟Draft Model和Verification Model的预测结果。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 模拟Draft Model
class DraftModel(nn.Module):
  def __init__(self, vocab_size):
    super().__init__()
    self.vocab_size = vocab_size

  def forward(self, input_ids):
    # 随机生成一个概率分布
    batch_size = input_ids.shape[0]
    logits = torch.randn(batch_size, self.vocab_size)
    probs = F.softmax(logits, dim=-1)
    return probs

  def generate(self, input_ids, num_tokens=1):
    probs = self.forward(input_ids)
    _, predicted_tokens = torch.topk(probs, num_tokens, dim=-1)
    return predicted_tokens

# 模拟Verification Model
class VerificationModel(nn.Module):
  def __init__(self, vocab_size):
    super().__init__()
    self.vocab_size = vocab_size

  def forward(self, input_ids):
    # 随机生成一个概率分布
    batch_size = input_ids.shape[0]
    logits = torch.randn(batch_size, self.vocab_size)
    probs = F.softmax(logits, dim=-1)
    return probs

  def generate(self, input_ids, num_tokens=1):
    probs = self.forward(input_ids)
    _, predicted_tokens = torch.topk(probs, num_tokens, dim=-1)
    return predicted_tokens

def speculative_streaming_pytorch(prompt_ids, draft_model, verification_model, k, max_length, device):
  """
  基于PyTorch的Speculative Streaming实现示例。

  Args:
    prompt_ids: 已生成的token ID序列 (torch.Tensor)。
    draft_model: Draft Model (torch.nn.Module)。
    verification_model: Verification Model (torch.nn.Module)。
    k: 并行生成的token数量。
    max_length: 最大生成长度。
    device: 设备 (torch.device)。

  Returns:
    新生成的token ID序列 (torch.Tensor)。
  """

  generated_ids = prompt_ids.clone().detach().to(device)
  with torch.no_grad():
      for _ in range(max_length):
        # 1. Draft Model生成
        draft_probs = draft_model(generated_ids.unsqueeze(0)) # Add batch dimension
        _, draft_tokens = torch.topk(draft_probs, k, dim=-1)
        draft_tokens = draft_tokens.squeeze(0) # Remove batch dimension
        candidate_ids = torch.cat([generated_ids, draft_tokens], dim=0)

        # 2. Verification Model验证
        accepted_tokens = []
        for i in range(len(draft_tokens)):
            verification_probs = verification_model(generated_ids.unsqueeze(0)) # Add batch dimension
            _, verification_token = torch.topk(verification_probs, 1, dim=-1)
            verification_token = verification_token.squeeze(0).squeeze(0) # Remove batch dimension, keep single token

            if draft_tokens[i] == verification_token:
                accepted_tokens.append(draft_tokens[i].item())
                generated_ids = torch.cat([generated_ids, verification_token.unsqueeze(0)], dim=0) #append single token
            else:
              # 拒绝draft_tokens[i]，并使用verification_token
              generated_ids = torch.cat([generated_ids, verification_token.unsqueeze(0)], dim=0) #append single token
              break # 停止验证，因为已经出现不一致

        # 3. 处理所有候选token
        else: # 如果循环正常结束，说明所有draft_tokens都被接受
            pass # Already added to generated_ids

        # 4. Verification Model生成新的token (如果所有draft_tokens都被接受)
        if len(accepted_tokens) == len(draft_tokens):
            verification_probs = verification_model(generated_ids.unsqueeze(0)) # Add batch dimension
            _, new_token = torch.topk(verification_probs, 1, dim=-1)
            new_token = new_token.squeeze(0).squeeze(0) # Remove batch dimension, keep single token
            generated_ids = torch.cat([generated_ids, new_token.unsqueeze(0)], dim=0) #append single token

        # 5. 检查是否达到最大长度
        if len(generated_ids) >= max_length:
          break

  return generated_ids

使用示例:

# 设置参数
vocab_size = 1000
k = 4
max_length = 20
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 初始化模型
draft_model = DraftModel(vocab_size).to(device)
verification_model = VerificationModel(vocab_size).to(device)

# 初始prompt
prompt_ids = torch.randint(0, vocab_size, (5,)).to(device)

# 执行Speculative Streaming
generated_ids = speculative_streaming_pytorch(prompt_ids, draft_model, verification_model, k, max_length, device)

print("Generated IDs:", generated_ids)

注意事项:

• 这个代码示例仅仅是为了演示Speculative Streaming的基本原理，并没有进行任何优化。
• 在实际应用中，需要使用真实的LLM模型作为Draft Model和Verification Model。
• 需要根据具体的应用场景，调整参数 k 和阈值 τ，以达到最佳的性能。
• 需要进行充分的测试和验证，以确保生成结果的质量。

7. 优势与局限性

优势：

• 加速推理： 通过并行生成和验证多个token，可以显著降低推理延迟。
• 提高资源利用率： 并行生成可以更充分地利用GPU资源。
• 与现有LLM兼容： Speculative Streaming可以与现有的LLM模型结合使用，无需对模型进行重新训练。

局限性：

• Draft Model的选择： Draft Model的选择至关重要。如果Draft Model的准确率太低，会导致大量的token被拒绝，反而会降低性能。
• 参数调优： 需要仔细调整参数 k 和阈值 τ，以达到最佳的性能。
• 实现复杂度： Speculative Streaming的实现相对复杂，需要考虑多个细节。
• 潜在的质量下降： 如果Draft Model的偏差较大，可能会导致生成结果的质量下降。

8. 总结与展望

Speculative Streaming是一种很有前景的技术，它可以通过并行生成和验证多个token，来加速流式传输场景下LLM的推理速度。虽然它也存在一些局限性，但随着研究的深入和技术的不断发展，相信这些问题可以得到有效解决。

未来，我们可以期待Speculative Streaming在以下几个方面取得进展：

• 更智能的Draft Model： 开发更准确、更高效的Draft Model。例如，可以使用知识蒸馏技术，将大型模型的知识迁移到小型模型中。
• 自适应参数调整： 根据不同的输入和模型状态，自动调整参数 k 和阈值 τ，以达到最佳的性能。
• 与其他加速技术的结合： 将Speculative Streaming与其他加速技术（例如量化、剪枝）结合使用，进一步提升推理速度。

希望今天的内容对大家有所启发，谢谢大家！

9. 选择合适的Draft Model至关重要

选择合适的Draft Model对于Speculative Streaming的性能至关重要。理想的Draft Model应该具备以下特点：

• 速度快： Draft Model的推理速度必须足够快，才能实现并行生成的效果。
• 准确率高： Draft Model的准确率越高，被验证模型接受的token就越多，整体推理速度就越快。
• 资源占用少： Draft Model的参数量应该尽可能小，以降低资源占用。

以下是一些选择Draft Model的策略：

• 知识蒸馏： 使用知识蒸馏技术，将大型模型的知识迁移到小型模型中。
• 模型压缩： 对大型模型进行量化、剪枝等压缩操作，以降低模型大小和推理时间。
• 使用专门设计的快速模型： 例如，可以使用一些专门设计的轻量级Transformer模型。

选择Draft Model是一个需要在速度、准确率和资源占用之间进行权衡的过程。

10. 概率分布的应用潜力巨大

基于概率分布的接受/拒绝策略可以更加灵活地控制token的接受和拒绝，从而在速度和准确性之间取得更好的平衡。未来的研究可以探索以下几个方向：

• 更有效的相似度度量： 研究更有效的概率分布相似度度量方法，例如Wasserstein距离等。
• 动态阈值调整： 根据不同的输入和模型状态，动态调整阈值 τ，以达到最佳的性能。
• 结合上下文信息： 在计算概率分布相似度时，考虑更多的上下文信息，例如之前的token序列。

概率分布的应用可以进一步提升Speculative Streaming的性能和鲁棒性。