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内容提要
该文介绍了一种新颖的自我推测解码推理方案，用于加速大型语言模型，无需辅助模型。该方法通过草稿和验证两个阶段的过程来实现，不需要额外的神经网络训练和内存占用，加速比最高可达1.73倍。
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关键要点
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提出了一种新颖的自我推测解码推理方案，用于加速大型语言模型（LLMs）。
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该方法通过草稿和验证两个阶段的过程来实现。
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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。
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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。
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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。
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该方法不需要额外的神经网络训练和内存占用，是即插即用和经济高效的解决方案。
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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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