本文探讨了推测性解码技术在大型语言模型中的应用，采用级联方法和高效的多候选验证算法，显著提高了解码速度和生成质量。研究表明，该技术可实现2-3倍的加速，同时保持模型输出一致性，适用于资源受限设备，推动自然语言处理效率提升。
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