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CORAL: Learning Consistent Representations across Multi-step Training with a Lighter Speculative Drafter
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了CORAL框架，解决了推测解码技术在训练与推理间的不一致性问题。通过跨步骤表示对齐，提升了多步训练的一致性，显著提高了推测草拟性能，并引入参数选择机制以减少解码延迟，实验证明其在效率和准确性上优于现有技术。
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关键要点
- 本研究提出了CORAL框架，解决了推测解码技术在训练与推理间的不一致性问题。
- CORAL框架通过跨步骤表示对齐，提升了多步训练的一致性。
- 该框架显著提高了推测草拟性能。
- 引入的参数选择机制有效减少了解码延迟。
- 实验证明CORAL在效率和准确性上优于现有技术。
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