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SEED: 通过计划的推测解码加速推理树构建
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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
本文介绍了多种加速大型语言模型（LLM）推理的算法，包括递归推测解码、分阶段投机性解码和SpecInfer等。这些方法通过优化树结构、动态规划和并行处理，提高了解码速度和效率，同时保持模型的准确性。研究表明，这些技术在不同模型上实现了显著的加速效果。
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关键要点
- 递归推测解码利用树结构加速大型语言模型，取得优越性能。
- 分阶段投机性解码通过重组投机性批量为树结构，降低生成成本，提升解码效率。
- SPEED算法通过并行执行当前和未来令牌，提高推理效率，减少延迟。
- Sequoia算法结合动态规划和硬件感知优化，显著提高多个模型的解码速度。
- SDSAT方案通过细调和新生成策略，提高生成草稿令牌的准确性，实现加速效果。
- SpecInfer系统使用预测推断和令牌树验证，降低端到端延迟和计算要求，同时保持模型质量。
❓
延伸问答
递归推测解码的主要优势是什么？
递归推测解码通过利用树结构加速大型语言模型的推理，取得了优越的性能，尤其是在固定草稿序列长度和计算预算下。
分阶段投机性解码是如何提高解码效率的？
分阶段投机性解码通过重组投机性批量为树结构，降低生成成本并增加每批预期的标记数，从而提高了解码效率。
SPEED算法如何减少推理延迟？
SPEED算法通过并行执行当前和多个未来令牌，提高推理效率，减少延迟，同时保持模型的准确性。
Sequoia算法在解码速度上有何显著提升？
Sequoia算法通过动态规划和硬件感知优化，显著提高了多个模型的解码速度，例如Llama2-7B的解码速度提高了4.04倍。
SDSAT方案如何提高生成草稿令牌的准确性？
SDSAT方案通过细调模型和新的生成策略，提高了生成草稿令牌的准确性，同时实现了加速效果。
SpecInfer系统的主要功能是什么？
SpecInfer系统使用预测推断和令牌树验证来加速生成式大型语言模型的推断，显著降低了端到端延迟和计算要求。
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