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猎鹰：通过增强的半自回归起草和定制解码树，实现对大型语言模型的快速并行推理
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内容提要
本研究提出猎鹰框架，以平衡大型语言模型的推理速度与起草延迟。通过增强并行性和输出质量，显著提高了推测精度和接受率，速度提升达2.91倍至3.51倍。
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关键要点
- 本研究提出猎鹰框架，旨在平衡大型语言模型的推理速度与起草延迟。
- 猎鹰框架通过增强起草器的并行性和输出质量，提高了推测精度和接受率。
- 定制解码树的优化提升了生成多个标记的能力。
- 实验结果显示猎鹰在多个基准数据集上表现出优越的加速能力。
- 与现有方法相比，猎鹰的速度提升比率达到2.91倍至3.51倍。
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