生成遇见验证：智能并行自动校正解码加速大型语言模型推理
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究旨在加快具有数十亿参数的大型语言模型的推理速度。我们提出了一个名为 SPACE（Smart Parallel Auto-Correct decoding）的创新方法，用于实现 LLMs 的无损加速。通过集成半自回归推理和猜测解码功能，SPACE 使得自回归 LLMs 能够并行生成和验证令牌。此外，一种自动纠正解码算法在单个模型调用中便利地实现了令牌序列的同时生成和验证。通过对多个...
该文章介绍了一种新颖的推理方案，用于加速大型语言模型（LLMs），通过草稿和验证两个阶段的过程实现。该方案不需要额外的神经网络训练和额外的内存占用，是一种即插即用和经济高效的推理加速解决方案，加速比最高可达1.73倍。
