КПД

Метод

Многие задачи допускают параллелизм. Авторы определяют 2 варианта:
1️⃣ Коллективный. Задача разбивается на независимые подзадачи. Процессы могут независимо решать каждую из них, а в конце результат агрегируется.
2️⃣ Селективный. Есть несколько веток рассуждений - правильные и неправильные. Неправильные отбрасываются.

Анализируя решения задач из s1.1-1k DeepSeek-R1/Gemini 2.0 Flash Thinking авторы обнаруживают что при авторегрессионной генерации многие решения содержат вышеописанные паттерны. Но можно ли генерировать их параллельно? Причем автоматически понимать, когда это нужно.

Могут ли сами LLM распознать что генерируют параллельно? Для валидации данной гипотезу обучают MLP поверх скрытых состояний (где последовательным веткам дается метка 1, а параллельным - 0) перед языковой головой и качество оказывается чуть лучше рандома. Из чего делают вывод, что, мол, не распознают 😩.

Дабы научить модель запускать параллелизм, когда надо, авторы собирают датасет на основе из s1.1-1k (с помощью Gemini 2.5 Pro). Ответы на задачи размечают специальными тегами:
🌐 <Parallel> / </Parallel> - начало/конец параллельного блока
🌐 <Outline> / </Outline> - описание подзадачи
🌐 <Path> / </Path> - решение подзадачи
🌐 <Conclusion> / </Conclusion> - вывод на основе решений

При входе в блок <Path> процессы генерируют независимо (attention маска одного процесса не дает смотреть на другой).

Обучение занимает примерно 3 часа на 8 B 200 (порадуемся за челов).

Все это может быть эффективно реализовано с помощью Radix Attention из SGLang.

Результаты

Метод валидируют на ряде ризонинг задач - AIME/GPQA-Diamond/MATH500. Дообучают Qwen2.5-32B-Instruct. Генерацию ограничивают от 1k до 4к токенов (мало для таких задач).

Полученная модель работает гораздо лучше, чем исходный Qwen. Просто авторегрессионное дообучение на трейсах тоже значительно улучшает качество по сравнению с изначальной моделью, но немного уступает Mutliverse и не дает желаемого параллелизма.

Явное указание в промпте (Mutliverse) с указанием think in parallel работает чуть лучше, чем Mutliverse-zero - без данной инструкции, но не всегда.

Mutliverse и заданном контекстом окне чуть лучше авторегрессивной генерации.

Степень параллелизма, достигаемая на практике, около 15-17%. И итоговое ускорение генерации (при фиксированной длине генерации) - до 18.5%.

Вывод

Интересное исследование, с красивой страницей проекта и качественной реализацией. Однако, не хватает сравнения с некоторыми очевидными бейзлайнами - такими как Self-Consistency и Hogwild. Кроме того, любопытно, как оно себя поведет поверх моделей, которые уже могут в ризонинг и на более длинных контекстах.

www.group-telegram.com/us/quant_prune_distill.com/497

3.5K viewsedited  Jun 14 at 16:47

Метод

Многие задачи допускают параллелизм. Авторы определяют 2 варианта:
1️⃣ Коллективный. Задача разбивается на независимые подзадачи. Процессы могут независимо решать каждую из них, а в конце результат агрегируется.
2️⃣ Селективный. Есть несколько веток рассуждений - правильные и неправильные. Неправильные отбрасываются.

Анализируя решения задач из s1.1-1k DeepSeek-R1/Gemini 2.0 Flash Thinking авторы обнаруживают что при авторегрессионной генерации многие решения содержат вышеописанные паттерны. Но можно ли генерировать их параллельно? Причем автоматически понимать, когда это нужно.

Могут ли сами LLM распознать что генерируют параллельно? Для валидации данной гипотезу обучают MLP поверх скрытых состояний (где последовательным веткам дается метка 1, а параллельным - 0) перед языковой головой и качество оказывается чуть лучше рандома. Из чего делают вывод, что, мол, не распознают 😩.

Дабы научить модель запускать параллелизм, когда надо, авторы собирают датасет на основе из s1.1-1k (с помощью Gemini 2.5 Pro). Ответы на задачи размечают специальными тегами:
🌐 <Parallel> / </Parallel> - начало/конец параллельного блока
🌐 <Outline> / </Outline> - описание подзадачи
🌐 <Path> / </Path> - решение подзадачи
🌐 <Conclusion> / </Conclusion> - вывод на основе решений

При входе в блок <Path> процессы генерируют независимо (attention маска одного процесса не дает смотреть на другой).

Обучение занимает примерно 3 часа на 8 B 200 (порадуемся за челов).

Все это может быть эффективно реализовано с помощью Radix Attention из SGLang.

Результаты

Метод валидируют на ряде ризонинг задач - AIME/GPQA-Diamond/MATH500. Дообучают Qwen2.5-32B-Instruct. Генерацию ограничивают от 1k до 4к токенов (мало для таких задач).

Полученная модель работает гораздо лучше, чем исходный Qwen. Просто авторегрессионное дообучение на трейсах тоже значительно улучшает качество по сравнению с изначальной моделью, но немного уступает Mutliverse и не дает желаемого параллелизма.

Явное указание в промпте (Mutliverse) с указанием think in parallel работает чуть лучше, чем Mutliverse-zero - без данной инструкции, но не всегда.

Mutliverse и заданном контекстом окне чуть лучше авторегрессивной генерации.

Степень параллелизма, достигаемая на практике, около 15-17%. И итоговое ускорение генерации (при фиксированной длине генерации) - до 18.5%.

Вывод

Интересное исследование, с красивой страницей проекта и качественной реализацией. Однако, не хватает сравнения с некоторыми очевидными бейзлайнами - такими как Self-Consistency и Hogwild. Кроме того, любопытно, как оно себя поведет поверх моделей, которые уже могут в ризонинг и на более длинных контекстах.

BY КПД