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SpecExec: 消费设备上基于大规模并行推测解码的交互式 LLM 推理
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种新算法——分阶段投机性解码，旨在加速小批量设备上的大型语言模型推断。该方法通过重组投机性批量为树结构并引入第二阶段解码，在保持输出质量的同时，将解码延迟降低了3.16倍。此外，研究探讨了推测执行在大型语言模型中的应用及未来发展方向。
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关键要点
- 提出了一种新算法——分阶段投机性解码，以加速小批量设备上的大型语言模型推断。
- 通过重组投机性批量为树结构，降低生成成本并增加每批预期的标记数。
- 引入第二阶段的投机性解码，保持输出质量的同时将解码延迟降低了3.16倍。
- 研究探讨了推测执行在大型语言模型中的应用，提升解码速度并提出关键挑战和未来发展方向。
- SpecInfer系统使用预测推断和令牌树验证加速生成式大型语言模型推断，显著降低端到端延迟和计算要求。
- 提出的算法支持现有模型的加速，无需重新训练或架构更改，能够实现2-3倍的加速。
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延伸问答
分阶段投机性解码算法的主要目的是什么？
该算法旨在加速小批量设备上的大型语言模型推断。
分阶段投机性解码如何降低解码延迟？
通过重组投机性批量为树结构并引入第二阶段解码，解码延迟降低了3.16倍。
SpecInfer系统的功能是什么？
SpecInfer系统使用预测推断和令牌树验证来加速生成式大型语言模型推断，降低端到端延迟和计算要求。
该算法对现有模型的影响是什么？
该算法支持现有模型的加速，无需重新训练或架构更改，能够实现2-3倍的加速。
推测执行在大型语言模型中的应用有哪些？
推测执行用于提升解码速度，并探讨了关键挑战和未来发展方向。
分阶段投机性解码的创新点是什么？
创新点在于将投机性批量重组为树结构，并引入第二阶段解码以提高效率。
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