最新LLMアーキテクチャと性能向上技術：MoE、Mamba、推測デコーディングの動向

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本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。

最新LLMアーキテクチャと性能向上技術：MoE、Mamba、推測デコーディングの動向

ニュース要点

  • Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャは、大規模言語モデル（LLM）の効率的なスケーリングと推論速度向上を実現し、Mixtral 8x7Bなどで採用が進んでいます。

  • State Space Models (SSMs) (Mamba) は、Transformerの注意機構が抱える二次計算量問題を克服し、長文コンテキストでの線形スケーリングと高速推論を可能にする新たなパラダイムとして注目されています。

  • 推測デコーディング（Speculative Decoding） は、より小型で高速なモデルと協調することで、大規模LLMの推論速度を大幅に向上させる技術です。

技術的背景

大規模言語モデルは、その性能向上に伴いモデルサイズが爆発的に増大し、訓練と推論にかかる計算資源と時間が増加の一途を辿っています。従来のTransformerアーキテクチャは、その優れた表現力と並列処理能力でLLMの発展を牽引してきましたが、特にアテンション機構のシーケンス長に対する二次計算量（O(N^2)）は、長文コンテキスト処理におけるボトルネックとなっています。また、巨大なモデルの訓練や推論には莫大なコストがかかるため、効率的なアーキテクチャや最適化技術が喫緊の課題となっています。

このような背景から、研究者や開発者は、モデルの効率性を高めつつ性能を維持・向上させるための新たなアーキテクチャや推論技術を模索しています。本記事では、この課題に対し特に注目されている3つの主要な進展、すなわちMoE、Mamba、推測デコーディングに焦点を当て、その仕組みと意義を解説します。

仕組み

1. Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャ

MoEは、複数の専門家（Experts）ネットワークを組み合わせ、入力に応じて最適な専門家を選択的に活用するアーキテクチャです。Transformerブロック内のフィードフォワードネットワーク（FFN）層を、複数の専門家FFNと、ルーティング関数（Router）に置き換えることで実現されます。

  • ルーティング関数: 各入力トークン（または埋め込みベクトル）に対し、どの専門家が処理すべきかを決定します。通常、Softmaxなどの確率的選択やTop-k選択が用いられます。

  • 専門家: それぞれが特定のデータパターンやタスクに特化したFFNであり、入力の一部のみを処理します。

例えば、Mistral AIが2023年12月11日に発表したMixtral 8x7Bモデルは、8つの専門家を持つMoEアーキテクチャを採用しています。このモデルでは、各トークンに対して8つの専門家のうち2つだけが選択的にアクティベートされます。これにより、合計パラメータ数は46.7Bと巨大でありながら、推論時に実際に使用されるパラメータ数は12.9Bに抑えられ、同サイズの密なモデルと比較して高速な推論と効率的な訓練を実現しています[1]。

graph TD
    A["入力トークン"] --> B{"ルーティング関数"};
    B --> C1("専門家1");
    B --> C2("専門家2");
    B --> C3("専門家3");
    B --> Ck("専門家k");
    C1 --|選択された専門家| D["出力"];
    C2 --|選択された専門家| D;
    Ck --|選択された専門家| D;

Mermaid図: Mixture of Expertsの概念図。ルーティング関数が入力トークンに応じて複数の専門家から一部を選択し、それらの出力を統合する様子を示します。

2. State Space Models (SSMs) とMamba

State Space Models (SSMs) は、信号処理の分野にルーツを持つモデルであり、シーケンスデータを効率的に処理する能力を持っています。従来のTransformerが抱えるアテンション機構の二次計算量問題を克服するため、線形計算量で長文コンテキストを扱える点がMambaなどのSSMの最大の魅力です。

2023年12月4日に発表されたMambaは、選択的状態空間モデル（Selective State Space Model）という新しいメカニズムを導入しました[2]。これにより、Mambaは入力シーケンスの内容に応じて、どの情報を記憶し、どの情報を忘れるかを動的に決定できます。これは、アテンション機構がすべてのトークン間の相互作用を明示的に計算するのに対し、Mambaは効率的な線形変換と繰り返し処理を通じて文脈情報を集約する点で異なります。この「選択性」が、計算コストを線形に保ちながら、Transformerに匹敵する、あるいは特定のタスクでそれを上回る性能を発揮する鍵となります。

3. 推測デコーディング (Speculative Decoding)

推測デコーディングは、大規模LLMの推論速度を向上させるための技術であり、モデルの出力品質を損なうことなく高速化を実現します。この手法は、2つのモデルを協調させて動作させます。

  1. ドラフトモデル（Draft Model）: より小型で高速なモデルを使用し、次のトークンシーケンスを推測的に生成します。

  2. ターゲットモデル（Target Model）: 大規模な本来のLLMを使用し、ドラフトモデルが生成した候補シーケンス全体を並列に検証します。

ターゲットモデルは、ドラフトモデルの出力が正しいかどうかをチェックし、正しければそのトークンを受け入れます。間違っていれば、そこから先はターゲットモデル自身が再生成します。この並列検証により、ターゲットモデルは本来1トークンずつ順次生成しなければならないところを、複数のトークンを一度に処理できるようになり、推論速度が大幅に向上します。Google AI Blogが2023年5月24日に公開した記事では、この手法により推論速度が2〜3倍に向上する可能性が示唆されています[3]。

推測デコーディングの簡易コード例 (概念)

import torch

def generate_tokens_speculatively(
    prompt_tokens: list[int],
    draft_model,
    target_model,
    max_new_tokens: int = 100,
    draft_k: int = 5 # ドラフトモデルが一度に生成するトークン数
):
    """
    推測デコーディングの概念的なトークン生成関数。
    これは簡略化された例であり、実際の推測デコーディングの実装は
    ドラフトモデルとターゲットモデルの確率分布を比較するなど、より複雑です。
    """
    generated_tokens = list(prompt_tokens)

    for _ in range(max_new_tokens // draft_k + 1): # ループ回数は概算

        # 1. ドラフトモデルで複数のトークンを推測的に生成


        # 通常、最新のトークン（または短いコンテキスト）を元に生成

        draft_output_tokens = draft_model.generate(
            torch.tensor([generated_tokens[-1:]]), # 例: 最新トークンを元に生成
            num_tokens=draft_k
        )

        # 2. ターゲットモデルでドラフト出力を並列検証


        # ターゲットモデルは draft_output_tokens の各トークンが


        # 実際にその位置で生成されるべきトークンかを確認

        verified_tokens = []

        # ターゲットモデルへの入力は、現在の生成済みトークンとドラフト候補を結合したもの

        target_model_inputs = torch.tensor([generated_tokens + draft_output_tokens.tolist()])
        target_logits = target_model.forward(target_model_inputs) # 全候補トークンに対するログ確率

        for i in range(draft_k):

            # i番目のドラフトトークンがターゲットモデルによって検証される


            # ここでは、ターゲットモデルがドラフトトークンを「最も確信」するかどうかで判断


            # 実際のロジックでは、確率分布の閾値比較などが用いられます

            if target_logits[0, -draft_k + i -1].argmax() == draft_output_tokens[i]:
                verified_tokens.append(draft_output_tokens[i])
            else:

                # 検証失敗、ターゲットモデルが正しいトークンを生成し、そこで停止

                verified_tokens.append(target_logits[0, -draft_k + i -1].argmax().item())
                break # 検証が失敗した時点からターゲットモデルが主導

        generated_tokens.extend(verified_tokens)
        if len(verified_tokens) < draft_k: # ドラフトが途中で拒否された場合

            # ターゲットモデルが残りのトークンを生成したと仮定し終了


            # 実際のシステムでは、ここでターゲットモデルが残りを生成するステップが入る

            break

    return generated_tokens

# 補足:


# - 入力: prompt_tokens (プロンプトのトークンIDリスト), draft_model (小型モデル), target_model (大型LLM),


#         max_new_tokens (生成する最大トークン数), draft_k (ドラフトモデルが一度に生成するトークン数)。


# - 出力: 生成されたトークンIDのリスト。


# - 計算量: 最悪ケース（ドラフトが常に間違っている）ではO(max_new_tokens * token_processing_time_target_model)。


#           最適ケース（ドラフトが完全に正しい）ではO(max_new_tokens / draft_k * token_processing_time_target_model_batch_k)。


#           一般的に、target_model.forward(batch_size=k) の計算は1トークン生成より高速なため、大幅な高速化が見込まれる。


# - メモリ条件: draft_modelとtarget_modelの両方をメモリにロードする必要がある。

インパクト

これらの技術は、LLMの実用性とアクセシビリティに大きな影響を与えます。

  • 効率的なスケーリング: MoEは、巨大なモデルの訓練と運用をより現実的にし、より高性能なモデルへの道を拓きます。少数の専門家のみを活性化することで、計算リソースの消費を抑えながら、膨大な知識ベースを持つモデルを構築できます。

  • 性能と長文コンテキスト処理の向上: MambaのようなSSMは、Transformerの構造的な制約を超え、長大なテキストの理解と生成において新たな可能性を開きます。これにより、より複雑なドキュメント分析、長編記事の要約、大規模コードベースの処理などが効率的に行えるようになります。

  • 高速な推論: 推測デコーディングは、ユーザー体験を劇的に改善します。応答時間の短縮は、LLMをリアルタイムアプリケーションや対話型システムに組み込む上で不可欠です。

これらの技術の組み合わせにより、私たちはより強力で、より迅速に反応し、より広範なタスクに対応できるLLMを目にするようになるでしょう。

今後

今後のLLM研究開発は、これらの技術をさらに洗練させ、統合していく方向へと進むと推測されます。

  • MoEの進化: ルーティングメカニズムの改善、専門家の負荷分散の最適化、異なる粒度での専門家活用などが研究されるでしょう。

  • SSMとTransformerの融合: MambaのようなSSMが、Transformerのアーキテクチャとどのように融合し、それぞれの強みを活かすか、ハイブリッドモデルの探求が進む可能性があります。

  • 推論最適化の多様化: 推測デコーディング以外の新しい推論技術、量子化、剪定、蒸留などの手法との組み合わせによる、さらなる推論効率の追求が行われるでしょう。

  • ハードウェアとの協調設計: 特定のアーキテクチャや推論技術に最適化された専用ハードウェアの開発も進み、より効率的なLLMの運用環境が整備されると考えられます。

これらの進展は、LLMがより広く、より多様な分野で活用されるための基盤を築くことになります。

まとめ

最新のLLMアーキテクチャと性能向上技術は、計算効率、スケーラビリティ、そして推論速度の点で大きな進歩を遂げています。Mixture of Expertsは、巨大モデルを効率的に運用するための新しいパラダイムを提供し、MambaのようなState Space Modelsは、Transformerの長年の課題であった長文コンテキスト処理の二次計算量問題を克服する可能性を示しています。さらに、推測デコーディングは、既存のLLMの推論を高速化する実用的な手法として広く採用が進んでいます。

これらの技術は、それぞれがLLMの特定の課題に対処する一方で、互いに補完し合うことで、次世代のLLMがより高性能で、より効率的で、より利用しやすいものになる未来を指し示しています。本日2024年5月29日現在、今後もこれらのフロンティア技術のさらなる進化と融合が、AIの可能性を広げていくことでしょう。

参考文献

[1] Mistral AI. “Mixtral of Experts”. Mistral AI Blog. 2023年12月11日. [https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts/] [2] Gu, Albert and Dao, Tri. “Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces”. arXiv preprint arXiv:2312.00752. 2023年12月4日. [https://arxiv.org/abs/2312.00752] [3] Google AI Blog. “Accelerating large language model inference with speculative decoding”. Google AI Blog. 2023年5月24日. [https://ai.googleblog.com/2023/05/accelerating-large-language-model.html]

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