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AMUSD：异步多设备投机解码以加速大型语言模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种异步多设备投机解码方法（AMUSD），通过独立模型并行工作，显著提高大型语言模型的生成速度，平均提升29%，最高可达1.96倍。
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关键要点
- 本研究提出了一种异步多设备投机解码方法（AMUSD）。
- AMUSD通过独立的草稿模型和验证模型在不同设备上并行工作。
- 该方法显著提高了大型语言模型的生成速度。
- 与传统的自回归解码相比，AMUSD平均提高了29%的速度。
- AMUSD最高可实现1.96倍的加速效果。
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