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Ouroboros：利用大型模型增强的推测解码
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种新颖的推理方案，用于加速大型语言模型（LLMs），通过草稿和验证两个阶段的过程实现。该方案不需要额外的神经网络训练和额外的内存占用，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
- 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）。
- 该方法通过草稿和验证两个阶段的过程来实现。
- 草稿阶段生成稍低质量但更快的草稿标记，选择性跳过某些中间层。
- 验证阶段使用原始 LLM 验证草稿输出标记，确保输出质量与未经修改的 LLM 相同。
- 该方案不需要额外的神经网络训练和内存占用，经济高效且即插即用。
- 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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