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LLM推理加速

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7月10日
09:49
09:49官方账号arXiv cs.AI@Guoxuan Xia, Luka Ribar, Paul Balanca
推测解码通过辅助模型生成token并由LLM并行验证来加速自回归采样。标准推测解码是无损的,但松弛方法可带来进一步加速或能力权衡。本文统一现有无训练松弛推测解码框架,并在当代LLM设定下进行基准测试。研究发现松弛方法需要全面能力评估,且多数方法依赖良好语言模型作为起草器,不适合轻量级多token预测起草器。
论文Speculative Decoding无训练松弛解码LLM推理加速起草模型

推荐理由:这篇论文把各种无训练松弛推测解码的方法放一起对比,告诉你哪些真有效、哪些有坑,适合搞推理加速的朋友看。
原文
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