قیاس آرائی پر مبنی ضابطہ کشائی
قیاس آرائی پر مبنی ضابطہ کشائی ایک چھوٹے، تیز 'ڈرافٹ' ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے آگے کئی ٹوکنز کا اندازہ لگانے کے لیے، پھر بڑے ماڈل سے ان سب کی ایک ساتھ تصدیق کر کے متن کو تیزی سے تیار کرتا ہے۔
جائزہ
It speeds up inference 2-3x with identical output quality.
گہرا غوطہ
عام طور پر ایک LLM ایک وقت میں ٹیکسٹ ایک ٹوکن تیار کرتا ہے: ہر ٹوکن کے لیے وشال ماڈل کے ذریعے ایک مکمل فارورڈ پاس کی ضرورت ہوتی ہے، اور آپ اس وقت تک اگلا شروع نہیں کر سکتے جب تک کہ موجودہ ایک مکمل نہ ہو جائے۔ یہ سست ہے کیونکہ یہ میموری سے منسلک ہے، کمپیوٹ کے پابند نہیں — GPU اپنا زیادہ تر وقت وزن لوڈ کرنے میں صرف کرتا ہے، ریاضی میں نہیں۔ قیاس آرائی پر مبنی ضابطہ کشائی رکاوٹ کو توڑ دیتی ہے۔ ایک چھوٹا، سستا ڈرافٹ ماڈل پانچ امیدوار ٹوکنز کا ایک حصہ تجویز کرتا ہے۔ بڑا 'ٹارگٹ' ماڈل پھر تمام پانچوں کو ایک ہی متوازی فارورڈ پاس میں پروسیس کرتا ہے اور انہیں چیک کرتا ہے۔ ٹوکن جو اس کے تیار کردہ سے مماثل ہیں قبول کیے جاتے ہیں۔ پہلے اختلاف پر یہ درست کرتا ہے اور باقی کو رد کر دیتا ہے۔ چونکہ بہت سے ٹوکنز کی تصدیق کرنے پر ایک پیدا کرنے کے برابر لاگت آتی ہے، قبول شدہ اندازے تقریباً مفت ہیں۔
تکنیکی بصیرت
ہوشیار حصہ مسترد کرنے کا نمونہ لینے کا اصول ہے جو اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ آؤٹ پٹ کی تقسیم ریاضی کے لحاظ سے اکیلے ہدف کے ماڈل کو چلانے کے مترادف ہے - لہذا معیار کا تخمینہ نہیں ہے، یہ بالکل درست ہے۔ قبولیت کی شرح اسپیڈ اپ کو آگے بڑھاتی ہے: چھوٹا ماڈل جتنی اچھی پیش گوئی کرتا ہے بڑے کی پیشین گوئی کرتا ہے، ہر تصدیقی قدم پر اتنے ہی زیادہ ٹوکن لگے رہتے ہیں۔ میڈوسا جیسے متغیرات ٹارگٹ ماڈل میں ہی اضافی پیشن گوئی ہیڈز کا اضافہ کرتے ہیں، اور EAGLE ڈرافٹ فیچر اسپیس میں، الگ ڈرافٹ ماڈل کی ضرورت کو دور کرتے ہیں۔
اسٹریٹجک اثر
لاگت اور بجٹ
فن تعمیر کے فیصلے سالوں تک کارکردگی اور آپریٹنگ لاگت کو آگے بڑھاتے ہیں۔
واضح فیصلے
تکنیکی تعلیم ٹیموں کو صحیح اسٹیک منتخب کرنے میں مدد کرتی ہے، نہ صرف جدید ترین۔
کوالٹی کنٹرول
انجینئرنگ کے بہتر انتخاب پیداوار میں قابل اعتماد واقعات کو کم کرتے ہیں۔
قیاس آرائی پر مبنی ضابطہ کشائی کا مستقبل
vLLM اور TensorRT-LLM جیسے اسٹیک کو پیش کرنے میں قیاس آرائی پر مبنی ضابطہ بندی پہلے سے طے شدہ ہوتی جا رہی ہے۔ خود ڈرافٹنگ کے طریقوں (Medusa, EAGLE, Lookahead) پر غلبہ حاصل کرنے کی توقع کریں کیونکہ وہ دوسرے ماڈل کو برقرار رکھنے سے گریز کرتے ہیں، نیز درخت پر مبنی قیاس آرائیاں جو فی قدم امیدواروں کی متعدد شاخوں کی تصدیق کرتی ہیں۔ جیسے جیسے ماڈلز بڑھتے ہیں، میموری سے منسلک رکاوٹ خراب ہوتی جاتی ہے، جس سے قیاس آرائیاں اور بھی زیادہ قیمتی ہوتی ہیں، اور ہارڈ ویئر سے آگاہ ڈرافٹرز حقیقی دنیا کی رفتار کو بلند کر دیتے ہیں۔
حقیقی دنیا کا نفاذ
پروڈکشن اسسٹنٹ میں جوابی تاخیر کو کم کرنے کے لیے 70B چیٹ ماڈل کے لیے ٹوکن تجویز کرنے والا 7B ڈرافٹ ماڈل
میڈوسا کے سروں کو LLM پر باندھ دیا گیا ہے لہذا یہ ایک علیحدہ ڈرافٹ ماڈل کے بغیر مستقبل کے کئی ٹوکنز کی پیش گوئی کرتا ہے۔
vLLM سرونگ کلسٹر پر ٹوکن فی سیکنڈ تھرو پٹ بڑھانے کے لیے قیاس آرائی پر مبنی ضابطہ کشائی کو قابل بناتا ہے۔
قبولیت کی شرح اور مجموعی رفتار کو بڑھانے کے لیے ماڈل کی پوشیدہ فیچر کی جگہ میں ایگل ڈرافٹنگ
خطرات اور گارڈریلز
ایک بینچ مارک کو بہتر بنانا نظام کی وسیع تر کمزوریوں کو چھپا سکتا ہے۔
بنیادی ڈھانچے اور دیکھ بھال کے اخراجات کو اکثر کم سمجھا جاتا ہے۔
سیکورٹی اور مشاہداتی فرق بڑھ سکتا ہے کیونکہ نظام زیادہ پیچیدہ ہو جاتا ہے۔
نفاذ کا روڈ میپ
نفاذ سے پہلے تاخیر، معیار اور لاگت کے اہداف کی وضاحت کریں۔
حقیقت پسندانہ بوجھ اور ڈیٹا کی شرائط کے تحت بینچ مارک۔
غلطیوں، بڑھے ہوئے، اور صارف کے اثرات کے لیے آلے کی نگرانی۔
اسکیلنگ سے پہلے رول بیک اور واقعہ کے ردعمل کے راستے تیار کریں۔
دریافت کرتے رہیں
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Speculative Decoding quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
اگلا گائیڈ
EAGLE کے ساتھ قیاس آرائی پر مبنی ضابطہ کشائی
اکثر پوچھے گئے سوالات
What is Speculative Decoding?
قیاس آرائی پر مبنی ضابطہ کشائی ایک چھوٹے، تیز 'ڈرافٹ' ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے آگے کئی ٹوکنز کا اندازہ لگانے کے لیے، پھر بڑے ماڈل سے ان سب کی ایک ساتھ تصدیق کر کے متن کو تیزی سے تیار کرتا ہے۔ یہ ایک جیسی آؤٹ پٹ کوالٹی کے ساتھ قیاس کو 2-3x تیز کرتا ہے۔
قیاس آرائی پر مبنی ضابطہ کشائی کا بنیادی خیال کیا ہے؟
ایک تیز ڈرافٹ ماڈل متعدد ٹوکن تجویز کرتا ہے، اور بڑا ہدف ماڈل ان سب کو ایک ہی متوازی پاس میں چیک کرتا ہے۔
عام طور پر ایک ٹوکن پر ایک وقت میں ایل ایل ایم کی پیداوار سست کیوں ہے؟
ہر قدم بنیادی طور پر بھاری گنتی کرنے کی بجائے میموری سے بھاری وزن کے میٹرس کو لوڈ کرتا ہے، لہذا GPU کم استعمال ہوتا ہے۔
پہلے ٹوکن پر کیا ہوتا ہے جہاں ڈرافٹ اور ٹارگٹ ماڈل متفق نہیں ہوتے؟
اختلاف رائے تک ٹوکن قبول کیے جاتے ہیں۔ مماثلت کے بعد سے وہ مسترد کر دیے جاتے ہیں اور ٹارگٹ ماڈل کا صحیح ٹوکن رکھا جاتا ہے۔
قیاس آرائی پر مبنی ضابطہ بندی آؤٹ پٹ کے معیار کو کیسے متاثر کرتی ہے؟
مسترد کرنے کا نمونہ لینے کا اصول اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ حتمی تقسیم ٹارگٹ ماڈل سے بالکل مماثل ہے، لہذا معیار میں کوئی تبدیلی نہیں کی جاتی ہے۔
قیاس آرائی پر مبنی ضابطہ کشائی سے سب سے زیادہ براہ راست رفتار کا تعین کیا کرتا ہے؟
ٹارگٹ ماڈل جتنے زیادہ ڈرافٹ ٹوکنز کو ہر تصدیقی مرحلے پر قبول کرتا ہے، اتنی ہی زیادہ رفتار۔