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加速动态猜测长度的猜测解码
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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
本文讨论了加速大型语言模型（LLM）推理的技术，包括新型草稿模型、假设采样算法和投机性解码策略。这些方法提高了推理速度和生成质量，减少了计算资源消耗，尤其适用于小批量推断和资源受限设备。同时，通过知识蒸馏和语义自适应令牌，进一步提升了模型的性能和效率。
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关键要点
- 使用分析模型选择适合特定工作负载的草稿模型，提高推理速度，设计出比现有模型高30%吞吐量的新草稿模型。
- 提出基于假设采样的算法，将Transformer解码加速2至2.5倍，同时保持样本质量和预测分布。
- 通过推测性对比解码提高生成质量，节省计算资源。
- 提出在线推理预估解码技术，加速大型语言模型的推理过程，减少延迟。
- 新的自适应推测解码策略提高GPU硬件利用率，性能与固定长度推测解码方案相当或更好。
- 分阶段投机性解码算法解决小批量推断的低算术密度问题，降低单批解码延迟3.16倍，保持输出质量。
- Speculative Streaming方法提高解码速度1.8-3.1倍，适用于资源受限设备，且不损失生成质量。
- 通过知识蒸馏将草稿模型与目标模型对齐，提出DistillSpec，实现10-45%的加速，降低解码延迟6-10倍，几乎不影响性能。
- 引入语义自适应令牌的加速方案SDSAT，提高生成草稿令牌的准确性，获得超过3.5X和3.0X的加速效果。
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延伸问答
什么是加速动态猜测长度的猜测解码？
加速动态猜测长度的猜测解码是一种提高大型语言模型推理速度和生成质量的技术，涉及新型草稿模型和假设采样算法等方法。
如何通过假设采样算法加速解码？
假设采样算法可以将Transformer解码速度提高2至2.5倍，同时保持样本质量和预测分布。
新草稿模型相比于现有模型有什么优势？
新草稿模型的吞吐量比现有模型高30%，能够更有效地提高推理速度。
什么是推测性对比解码？
推测性对比解码是一种技术，通过推测性解码提高生成质量，同时节省计算资源。
如何降低小批量推断的解码延迟？
通过分阶段投机性解码算法，可以将单批解码延迟降低3.16倍，同时保持输出质量。
知识蒸馏在加速解码中起什么作用？
知识蒸馏可以将草稿模型与目标模型对齐，从而实现10-45%的加速，并降低解码延迟6-10倍，几乎不影响性能。
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