投机解码中的无损加速验证

最新推荐文章于 2025-11-23 17:56:55 发布
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#深度学习

让元宝无损加速的验证机制说明

这个介绍是错误的。 但也让我们看到一些东西。实际vllm中的实现如下，要大于一个均匀分布的概率：

uniform概率分布则从这里来

 

深入解析大模型推理加速技术——投机解码
ch20020819的博客
09-08 707
这得益于一个严谨的概率校正步骤：当在第 i 个位置出现不匹配时，系统并非简单地丢弃草稿，而是根据目标模型（概率分布为 p）和草稿模型（概率分布为 q）的概率差，从一个修正后的新分布 max(0, p - q) 中进行采样，以生成该位置的最终词元。这一补偿机制，确保了即使在草稿被拒绝的情况下，整体的采样流程在统计学上依然是无偏的，从而完美保留了原始大模型的生成能力。其次，提升接受率是算法优化的永恒目标，如何在不显著增加草稿模型复杂度的前提下，使其输出分布无限逼近目标模型，仍是研究的前沿课题。
【LLM】大模型投机采样Speculative Sampling推理加速
发现问题，并解决问题，批判性思维
08-09 2148
当前的主流 LLM 基本都是 Decoder Only 的 Transformer 模型，其推理过程可以分为两个阶段： （1）Prefill：根据输入 Tokens（Recite, the, first, law, of, robotics） 生成第一个输出 Token（A），通过一次 Forward 就可以完成，在 Forward 中，输入 Tokens 间可以并行执行（类似 Bert 这些 Encoder 模型），因此执行效率很高。 （2）Decoding：从生成第一个 Token（A） 之后开始，
推理加速：投机采样经典方法
星辰火之梦
01-02 1635
SpecInfer 投机采样利用多个小型模型（SSM）快速生成“草稿”（Draft），然后由大型模型（LLM）验证并选择，从而加速文本生成。SSM1matSSM1核心思路为：通过一系列小模型 SSM（Small Speculative Model）联合预测 LLM 输出，并将这些小模型的预测输出组织为 Token 树，树中每个分支表示一个候选 Token 序列。
投机解码中高质量draft tokens不该被拒绝
强化学习曾小健
11-25 698
之前SD工作提高参数量的角度有蒸馏，用target model的output训练draft model，接受率提升了，但是任务上的表现还是target model的上限。我之前在做投机采样的工作中也和朋友讨论过这个问题，结果是投机采样的这种机制确实会限制draft model的发挥，即使draft model生成的token高质量（高质量的含义是对输出内容有保证的延续，从而获得更正确的回答），也会被拒绝，所以在设置draft一轮的token数的时候反而比较保守，一般在5左右，生成再长后面的也不容易被接受。
【有啥问啥】投机解码（Speculative Decoding）是什么？
Chauvin的博客
04-14 1587
近年来，大语言模型（LLM）以其惊人的能力改变了自然语言处理的格局。然而，这些强大的模型也带来了巨大的计算挑战，尤其是在推理（Inference）阶段。模型的规模越大，生成文本所需的时间就越长，这限制了它们在实时交互、大规模部署等场景下的应用。为了解决这个瓶颈，研究人员提出了各种优化技术，其中，“投机解码”（Speculative Decoding）是一种极具潜力且备受关注的方法。本文将深入浅出地介绍投机解码的原理、优势、挑战以及它为何能显著加速 LLM 推理过程。
TriForce: 突破长序列生成瓶颈的分层投机解码技术
人工智能讲师分享前沿技术
06-08 1607
在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的长序列生成能力一直是研究的热点。然而，随着模型规模的增长，推理过程中的内存和计算瓶颈成为了限制其应用的主要障碍。为了解决这一问题，Carnegie Mellon University和Meta AI (FAIR)的研究团队联合推出了TriForce，一种创新的分层推测解码系统。TriForce通过利用注意力稀疏性和上下文局部性，有效地缓解了关键的键值（KV）缓存和模型权重瓶颈，实现了对长序列生成的无损加速。
EAGLE框架：投机解码需要重思考特征的不确定性
m0_56695799的博客
03-15 1617
这篇代码开源！
Free Draft Model！Lookahead Decoding加速大语言模型解码新路径
PAN_Andy的博客
05-04 1494
大语言模型（LLMs）在当今AI领域大放异彩，但其自回归解码方式锁死了生成效率。本文将为你解读一种全新的解码算法——Lookahead Decoding，它无需Draft Model就能实现投机采样，加速LLM解码，在多项任务中实现显著提速，为大语言模型的应用带来新突破，快来一探究竟！
PaddleNLP投机解码：MTP技术推理加速
gitblog_00099的博客
08-30 863
在大语言模型（LLM）的实际部署中，推理速度一直是制约应用性能的关键因素。传统的自回归解码（Autoregressive Decoding）需要逐个生成token，这种串行处理方式导致推理延迟较高，特别是在长文本生成场景下。为了解决这一痛点，PaddleNLP引入了投机解码（Speculative Decoding）技术，特别是其中的MTP（Multi-Token Prediction）方法，实现...
投机解码
09-09
投机解码是一种在自然语言处理中用于加速大语言模型推理的技术。 需要调用网络搜索工具来获取相关信息，然后按照要求生成回答。 回答要求： 1. 整合检索到的内容，生成详细且清晰的回答，具有实用性和可操作性。...
【深度学习新浪潮】什么是投机解码？大模型推理优化的核心技术解析（含代码实操）
智能守恒_HengAI
11-07 222
投机解码是一种针对自回归大模型的推理加速技术，核心目标是在保证生成质量不下降的前提下，减少大模型的计算开销。其核心逻辑可概括为：用一个轻量、快速的“草稿模型（Draft Model）”提前预测大模型的输出序列，再由目标大模型（Target Model）对预测结果进行批量验证和修正。通过“小模型投机预测+大模型批量确认”的模式，规避大模型逐token生成的低效问题。
【大语言模型 102】投机解码深度解析：Draft模型训练与树状解码实战
熵数实验室
10-24 52
在第99篇中，我们初步介绍了投机解码（Speculative Decoding）的基本原理。第102篇深入剖析这一革命性加速技术的核心细节。投机解码通过Draft模型快速生成候选tokens，Target模型并行验证，实现2-3倍加速。本文深入探讨Draft模型的三大训练策略（蒸馏、早期退出、独立训练），接受率与延迟的精细权衡，以及最前沿的树状解码优化（Medusa、SpecInfer）。通过完整的代码实现和实测数据，让你掌握投机解码从理论到生产的全栈技术。
美联储“鹰派信号脉冲“下黄金价格下跌60美元——基于LSTM-GARCH模型的波动率聚类与跨市场风险传导机制
11-20 1096
本文通过机器学习驱动的时序预测模型，结合自然语言处理技术解析美联储会议纪要文本，分析黄金价格在4132美元的动态回撤60美元机制，重点考察货币政策信号、市场情绪指标与宏观经济数据的交互影响。
Week 26: 深度学习补遗：LSTM 原理与代码复现
最新发布
MCHacker的专栏
11-23 714
本周对 LSTM模型利用PyTorch进行了复现，将其实现与数学形式进行了逐条对应，清晰、重点地理解门控机制与细胞状态与其在时序场景下的应用。在 2017 年 Transformer 架构（Attention 机制）横空出世之前，LSTM 曾是序列建模（NLP、语音、时序）的绝对王者。而在 2025 年的今天，它不再是唯一的 SOTA，但依然是非常棒的轻量级选择。本周阅读了一些时序预测领域的工作，发现LSTM在时序预测领域仍然相当活跃，在本周对LSTM进行了数学原理的复习、代码的简单复现和其应用场景的分析。
【Python TensorFlow】CNN-BiLSTM时序预测 卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型（附代码）
vvoennvv的博客
11-19 487
本文提出了一种结合CNN与BiLSTM的混合神经网络模型（CNN-BiLSTM）用于多特征时序预测。该模型通过一维卷积提取局部时间特征，双向LSTM捕获长期依赖关系，实现了多步预测能力。算法流程包括数据预处理、网络构建（含卷积层、池化层、双向LSTM层）、模型训练（采用Adam优化器和MSE损失函数）及评估。实验采用电力负荷或风电场功率数据，通过滑动窗口构造样本并进行归一化处理，支持多输入多步预测。代码提供详细注释，可直接替换CSV/Excel数据集运行，包含完整的训练测试集划分和评估流程。
深度学习理论与实战：用生活案例理解回归模型
2501_92613722的博客
11-20 932
本文通过生活化案例通俗讲解四种基础机器学习模型：线性回归（预测连续值，如身高体重）、多项式回归（拟合曲线数据，如学习时间与分数）、Logistic回归（二分类问题，如水果分类）以及梯度下降优化算法。文章强调从生活场景理解核心逻辑：画直线拟合数据、添加高次项使直线弯曲、绘制分界线区分类别，并通过代码示例展示模型训练过程。建议读者先运行线性回归代码观察误差变化，再逐步尝试更复杂模型，重点在于建立直观理解而非死记公式。
李沐动手学深度学习笔记（2）---卷积神经网络
2301_80484013的博客
11-23 793
定义： 是 PyTorch 所有神经网络层、模型的基类（base class）。 所有的网络层（Linear、Conv2d、RNN等）以及你自己写的自定义网络，都必须继承它。特点：举例： Block（块，结构单元） 定义： Block 并不是 PyTorch 中的一个正式类名，而是我们在设计网络时人为定义的中间层次结构。 它是由若干 组成的一个子结构。用途：举例（ResNet 残差块）： Sequential（顺序容器） 定义： 是 的一种特殊子类，用来按顺序堆叠层，让代码更简洁。特点：
更换适配python版本直接进行机器学习深度学习等相关环境配置(非仿真环境)
qq_42217078的博客
11-23 206
​ 上一篇 最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关 在仿真环境下配置的 ，但是运行效率没有直接合适版本的快，故而重新配置 ​至此环境已完全配置就绪，可直接用于机器学习、深度学习、数据可视化等各类开发场景！ 整理不易，诚望各位看官点赞 收藏 评论 予以支持，这将成为我持续更新的动力源泉。若您在阅览时存有异议或建议，敬请留言指正批评，让我们携手共同学习，共同进取，吾辈自当相互勉励！
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