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协调的投机采样
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于“假设采样”的算法，显著加速Transformer解码过程，提升速度2至8.7倍，同时保持生成质量。通过结合自回归抽样与新选择算法，提出了SpecDec++和早期退出推理等方法，优化了大型语言模型的推理效率。实验结果显示，这些方法在多个任务中均表现出色。
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关键要点
- 提出了一种基于“假设采样”的算法，将Transformer解码加速2至2.5倍，同时保持样本质量和预测分布。
- 结合自回归抽样与猜测解码，提出了一种理论上基于最优传输的规范解码方法，提升了解码速度。
- 引入级联的投机式编码方法，通过垂直和水平级联提高大型语言模型的效率，进一步提升72%的加速度。
- Speculative Streaming方法通过将起草融入目标模型，提高了1.8-3.1倍的解码速度，且在参数效率方面表现出色。
- 提出SpecDec++，通过训练好的接受概率预测模块自适应确定候选长度，实现2.04倍至2.26倍的加速。
- 引入早期退出推理（EESD），通过自蒸馏方法提高初步令牌的质量，显著加速解码过程。
- 通过引入离散扩散模型生成草稿序列，实现草拟和验证步骤的并行化，速度提升可达8.7倍。
❓
延伸问答
什么是基于假设采样的算法？
基于假设采样的算法是一种加速Transformer解码过程的技术，能够将解码速度提升2至2.5倍，同时保持样本质量和预测分布。
SpecDec++方法如何提高解码速度？
SpecDec++通过训练好的接受概率预测模块自适应地确定候选长度，实现了2.04倍至2.26倍的解码加速。
早期退出推理（EESD）有什么优势？
早期退出推理（EESD）通过在前N层后引入早期退出结构，提高初步令牌的质量，从而显著加速解码过程。
如何通过级联的投机式编码方法提高效率？
级联的投机式编码方法通过垂直和水平级联消除自回归生成，提高大型语言模型的效率，进一步提升72%的加速度。
Speculative Streaming方法的主要特点是什么？
Speculative Streaming是一种推测解码方法，通过将起草融入目标模型，提高解码速度1.8-3.1倍，同时保持生成质量。
离散扩散模型在推测解码中有什么作用？
离散扩散模型用于生成草稿序列，实现草拟和验证步骤的并行化，从而显著加快推理过程，速度提升可达8.7倍。
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