要約:
- 大規模言語モデル（LLM）は近年大きく進化しているが、推論プロセスで問題が発生しており、特にプリフィルステージでの時間がかかることが課題となっている。
- 従来のトランスフォーマーベースLLMのアーキテクチャの深さと広がりにより、トークンの最初の生成までの時間（TTFT）が長くなる現象が起こる。
- LazyLLMは、トークンの重要性に基づいてKVキャッシュの計算を選択的に行い、少し重要でないトークンの計算を後回しにする独自の技術を提案している。
- この方法は、プリフィリングおよびデコーディング段階の推論速度を向上させ、モデルの変更や微調整を必要とせずに機能する。
考察:
LazyLLMは、LLMの推論効率を改善する革新的な手法であり、特に長いコンテキストのシナリオにおいて、重要なトークンのKV計算を選択的に行い、それ以外のトークンの計算を後回しにすることで、TTFTを大幅に削減する。既存のトランスフォーマーベースLLMとシームレスに統合され、高速化を実現する。トークンの計算を優先度を基に動的に行うことで、LLMの効率を向上させ、多様なアプリケーションでより速く、よりリソース効率の高い言語モデルの需要に応えている。