Speculative Decoding多篇主流论文的总结

现象：

1. 有些文本词语，小模型也是有推理正确的能力的。不需要大模型这样能力强的模型。

2. decode阶段是memory-bound，不是计算密集，远远没有打满GPU算力。

基本原理

先用小且快的draft模型，生成几个tokens。再用大而慢的模型，将这些input+output tokens批量输入，一次forward得到每个token的下一个token，只保留前面和draft结果完全相同的部分，不同的部分扔弃。

SpecInfer

痛点：强调了传统decode方法每次都要读1遍模型参数的memory-bound。

1个小模型每次采样几个tokens，OR，多个小模型每个采样1个序列；

生成多个候选序列的目的：增大命中几率。

将多个候选序列，合并成1棵树的目的：避免公共前缀tokens的KV cache的重复计算，减少显存占用。