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LongSpec: Efficient Drafting and Verification for Long Context Speculative Decoding
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种高效的草拟模型，解决了大语言模型在投机解码中的记忆需求、短训练数据与长上下文推理的挑战，显著提升了长上下文任务的性能并减少了推理延迟。
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关键要点
- 本研究提出了一种高效的草拟模型，解决了大语言模型在投机解码中的记忆需求。
- 研究应对了短训练数据与长上下文推理之间的分布变化。
- 提出了具有固定大小键值缓存的草拟模型，提升了长上下文任务的性能。
- 引入了新位置索引以适应短训练数据。
- 创新的注意力聚合方法减少了推理延迟。
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