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利用 “楼梯” 辅助贪婪生成的大型语言模型推理加速
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原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种新算法——分阶段投机性解码，旨在加速小批量设备上的大型语言模型推断。通过重组投机性批量为树结构和引入第二阶段解码，显著降低了解码延迟，同时保持输出质量。研究分析了不同规模LLM在GPU上的推理性能及能源成本，为提升LLM的效率和应用提供了重要参考。
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关键要点
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提出了一种新算法——分阶段投机性解码，以加速小批量设备上的大型语言模型推断。
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通过将投机性批量重组为树结构，降低了生成成本并增加了每批预期的标记数。
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引入第二阶段的投机性解码，单批解码延迟降低了3.16倍，保持了输出质量。
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研究分析了不同规模LLM在GPU上的推理性能及能源成本，为提升LLM的效率提供了重要参考。
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调查了推断阶段的几种方法，包括基于令牌级别的生成算法和高效生成方法。
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延伸问答
什么是分阶段投机性解码算法？
分阶段投机性解码是一种新算法，旨在加速小批量设备上的大型语言模型推断，通过重组投机性批量为树结构并引入第二阶段解码来降低解码延迟。
该算法如何降低解码延迟？
该算法通过将投机性批量重组为树结构和引入第二阶段解码，单批解码延迟降低了3.16倍，同时保持了输出质量。
研究中分析了哪些大型语言模型的性能？
研究分析了不同规模的LLM在NVIDIA V100和A100 GPU上的推理性能及能源成本，使用了Alpaca和GSM8K两个数据集。
分阶段投机性解码对输出质量有影响吗？
该算法在显著降低解码延迟的同时，完美地保留了输出质量。
该研究对大型语言模型的应用有什么启示？
研究为提升大型语言模型的效率和应用提供了重要参考，特别是在推断阶段的计算能力提升方面。
推断阶段有哪些方法被调查？
调查了基于令牌级别的生成算法、元生成算法和高效生成方法等多种推断方法。
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