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辅助生成：迈向低延迟文本生成的新方向
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原文英文，约2700词，阅读约需10分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的文本生成方法——辅助生成，可以通过使用较小的模型来减少大模型的生成延迟。作者认为辅助生成是文本生成领域的一个新方向，未来还有很多可以探索的空间。同时，作者感谢Sylvain Gugger、Nicolas Patry和Lewis Tunstall的建议，并感谢Chunte Lee设计的精美封面。
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关键要点
- 辅助生成是一种新的文本生成方法，可以通过使用较小的模型来减少生成延迟。
- 文本生成的延迟主要源于模型前向传递的速度，尤其是矩阵乘法的内存带宽限制。
- 有三种主要方法可以提高文本生成的性能：硬件特定的模型优化、批处理输入和张量并行。
- 辅助生成利用较小的模型生成候选序列，并通过主模型确认其正确性，从而减少延迟。
- 辅助生成需要助手模型与主模型使用相同的分词器，以避免额外的解码和编码步骤。
- 在贪婪解码中，辅助生成可以显著减少延迟，尤其是在输入基础任务中表现良好。
- 未来的方向包括进一步优化助手模型的使用，以实现更大的延迟减少。
- 辅助生成强调了文本生成领域的优化潜力，未来可能需要新的模型架构和解码方法。
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