Unlocking Efficiency in Large Language Model Inference

最新推荐文章于 2025-06-10 19:55:42 发布
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本文详尽探讨了大型语言模型（LLM）中推测解码的原理与应用，以减少推理延迟。通过并行验证多个token来加速解码过程，相较于自回归解码更具效率。文章提供了推测解码的定义、公式，分析关键技术和方法，并通过Spec Bench基准进行了评估。旨在促进对推测解码的进一步研究，提高LLM的推理效率。

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本文是LLM系列文章，针对《Unlocking Efficiency in Large Language Model Inference: A Comprehensive Survey of Speculative Decoding》的翻译。

解锁大语言模型推理的效率——推测性解码综述

摘要

为了减轻大型语言模型（LLM）中自回归解码产生的高推理延迟，推测解码已成为LLM推理的一种新的解码范式。在每个解码步骤中，该方法首先高效地起草几个未来的token，然后并行验证它们。与自回归解码不同，推测解码便于每一步同时解码多个token，从而加速推理。本文对这种有前景的解码范式进行了全面的概述和分析。我们首先提供了推测解码的正式定义和公式。然后，我们就起草人的选择和核查战略等关键方面组织深入讨论。此外，我们还对第三方测试环境下的领先方法进行了比较分析。我们的目标是将这项工作作为进一步研究推测解码的催化剂，最终有助于更有效的LLM推理。

1 引言

2 概述

3 推测解码的演变

4 公式和定义

5 起草

6 验证

7 对齐

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ZeroShot CoT：无需示例数据的AI学习新方法
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在理解大语言模型之前，首先需要了解的概念是预训练语言模型（PLM），它们能够以无监督的方式从大规模数据中学习通用的语言表示，这可以用于许多下游的NLP任务，同时避免从头开始训练新的模型。在过去的几年中，随着大型语料库和硬件容量的快速增长，模型和训练数据的缩放可以不断提高其容量，这自然衍生出了大型语言模型( Large Language Models，LLMs ) ，如GPT - 3 ，PaLM和LLaMA。
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