An Inference Acceleration Framework for Large Language Model with Lossless Generation Accuracy

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

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文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/135558098

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本文提出Lookahead框架，针对大型语言模型（LLM）的推理速度问题，通过多分支策略和Trie检索过程加速，保证生成精度的同时降低成本。实验证明，该框架能显著提高LLM的推理速度且无损生成准确性。

本文是LLM系列文章，针对《Lookahead: An Inference Acceleration Framework for Large Language Model with Lossless Generation Accuracy》的翻译。

摘要

随着大型语言模型（LLM）在各种任务（如问答、翻译、文本摘要和对话系统）方面取得了重大进展，对信息准确性的需求变得至关重要，尤其是对于像支付宝这样为数十亿用户服务的严肃金融产品。为了解决这一问题，支付宝开发了一个检索增强生成（RAG）系统，该系统将LLM建立在最准确和最新的信息基础上。然而，对于一个为数百万用户服务的真实世界产品来说，与单纯的实验模型相比，LLM的推理速度成为了一个关键因素。
因此，本文提出了一个通用的框架来加速推理过程，从而大大提高了我们的RAG系统的速度并降低了成本，同时具有无损的生成精度。在传统的推理过程中，LLM按顺序生成每个token，导致时间消耗与生成的token数量成比例。为了增强这一过程，我们的框架名为lookahead，引入了一种多分支策略。我们提出了一种基于Trie的检索（TR）过程，该过程可以同时生成多个分支，每个分支都是一个token序列，而不是一次生成单个token。随后，对于每个分支，执行验证和接受（VA）过程，以将最长的正确子序列识别为最终输出。我们的策略提供了两个明显的优势：（1）它保证了输出的绝对正确性，避免了任何近似算法；（2）我们的方法在最坏情况下的性能与传统过程相当。我们进行了广泛的实验，以证明通过应用我们的推理加速框架所实现的显著改进。代码在https://github.com/alipay/PainlessInferenceAcceleration上可用.