加速动态猜测长度的猜测解码
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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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Q&A
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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