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无小模型投机解码
资料介绍
一、投机解码的技术背景与核心逻辑
近年来，大语言模型（LLM）参数规模持续增长，从数十亿级攀升至千亿甚至万亿级，模型生成内容的质量显著提升，但自回归推理的逐词生成特性导致推理延迟居高不下，成为LLM落地部署的核心瓶颈。为解决这一问题，业内提出了多种推理加速方案，投机解码（Speculative Decoding）是其中兼顾生成质量与加速效果的代表性技术。
投机解码的传统框架：大小模型协同推理
传统投机解码的核心思路是利用**小模型（近似模型）的快速推理能力，一次性生成多个候选token，再通过大模型（原始目标模型）**对候选序列进行一次性验证，仅保留验证通过的前缀，从而减少大模型的调用次数，实现推理加速。
传统投机解码的执行流程可概括为四个步骤：
1. 小模型投机生成：给定当前上下文，小模型连续生成n个候选token，得到长度为n的候选序列；
2. 大模型批量验证：将原始上下文拼接候选序列输入大模型，一次性得到所有位置的输出概率分布；
3.** 接受拒绝采样 **：从第一个候选token开始，依次对比小模型与大模型的输出概率，按照规则决定是否接受该token，遇到被拒绝的token则停止；
3. 修正重采样：对被拒绝的token，用大模型的概率分布重新采样得到修正token，继续下一轮投机生成。
传统框架下，小模型是整个流程不可或缺的组成部分，也因此带来了不可避免的固有缺陷：额外的小模型训练/微调成本、多模型部署带来的内存占用翻倍、小模型与大模型的分布差异导致接受率偏低限制加速比等。而无小模型投机解码正是为解决这些缺陷提出的创新方案。
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| 无小模型投机解码.docx | 17K |
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