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Falcon: Fast and Parallel Inference of Large Language Models through Enhanced Semi-Autoregressive Drafting and Custom-Designed Decoding Tree
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内容提要
本研究提出猎鹰框架，通过增强半自回归起草和定制解码树，解决大型语言模型推理速度与精度之间的平衡问题。实验表明，猎鹰在多个基准数据集上速度提升达2.91x至3.51x，显著提高了推理效率。
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关键要点
- 猎鹰框架通过增强的半自回归起草和定制解码树，解决了大型语言模型推理速度与精度之间的平衡问题。
- 猎鹰框架提高了起草器的并行性和输出质量，从而提升了推测精度。
- 定制解码树优化了生成多个标记的能力，显著提高了整体接受率。
- 实验结果显示，猎鹰在多个基准数据集上速度提升达2.91x至3.51x，显著提高了推理效率。
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