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草案和验证：通过自我推理解码实现无损大语言模型的加速
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新颖的推理方案，用于加速大型语言模型，无需辅助模型。该方法通过两个阶段的过程来实现，是一种即插即用和经济高效的推理加速解决方案。加速比最高可达1.73倍。
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关键要点
- 该研究提出了一种新颖的推理方案，自我推测解码，用于加速大型语言模型（LLMs）。
- 该方法通过两个阶段的过程实现：草稿和验证。
- 草稿阶段以稍低质量但更快的速度生成草稿标记，选择性跳过某些中间层。
- 验证阶段使用原始 LLM 在一次前向传递中验证草稿输出标记。
- 该过程确保最终输出与未经修改的 LLM 产生的输出完全相同，保持输出质量。
- 所提出的方法不需要额外的神经网络训练和额外的内存占用。
- 这是一个即插即用和经济高效的推理加速解决方案。
- 与 LLaMA-2 及其微调模型的基准测试表明，加速比最高可达 1.73 倍。
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