投机采样(Speculative Decoding)

投机采样(Speculative Decoding) 是一种加速大型语言模型(LLM)推理的技术,其核心思想是通过预生成候选token序列并异步校验,从而减少主模型的计算量,同时保持生成结果的准确性。
核心思想是通过并行预测和验证候选Token序列,减少自回归解码的延迟,同时保持生成质量无损。


核心思想

  • 双模型协作
    使用一大一小两个模型:
    • 草案模型(Draft Model):轻量级模型(如TinyLLaMA),快速生成候选Token序列(通常3-5个Token)。
    • 目标模型(Target Model):原始大模型(如LLaMA-7B),并行验证草案模型的输出,纠正错误并保留正确部分。
  • 并行验证机制:目标模型通过单次前向传播计算所有候选Token的概率分布,对比草案模型的预测概率,按接受准则(如概率一致性)决定是否采纳。
  1. 分阶段生成

    • 第一阶段(投机阶段):使用一个轻量级模型(如小型LLM、缓存历史结果或规则模型)快速生成若干候选token序列。
    • 第二阶段(校正阶段):主LLM(如GPT-3等大模型)仅对候选序列中不确定或低置信度的部分进行校验和修正,而非逐token重新计算。
  2. 核心假设

    • 轻量模型生成的候选token中,大部分是正确的(尤其在简单或重复性任务中),主模型只需修正少数错误即可保证输出质量。

工作流程

  1. 草案生成:草案模型以自回归方式生成候选序列(如“sunny, and, warm”)。
  2. 并行验证:目标模型同时计算这些候选的概率,若草案模型的概率≤目标模型的概率,则接受该Token;否则拒绝并回退至首个错误位置,由目标模型重新生成。
  3. 循环迭代:更新上下文后重复上述步骤,直至生成完整文本。

  1. 预生成候选

    • 轻量模型根据当前上下文生成多个候选token(例如预测接下来的5个token)。
    • 例如:主模型需要生成["The", "sky", "is", "blue"],轻量模型可能先生成["The", "sky", "is", "red"]
  2. 异步校验

    • 主模型将候选序列作为输入,计算每个token的概率分布,并与轻量模型的结果对比。
    • 若轻量模型生成的token在主模型中概率较高(置信度达标),则直接采纳;否则替换为正确token。
  3. 动态调整

    • 根据任务复杂度调整预生成深度(如简单问题多生成候选,复杂问题少生成)。

技术优势

  • 无损加速:通过概率校准确保输出与目标模型自回归生成的结果一致,实验显示加速比达2-3倍(如T5-XXL模型)。
  • 无需微调:直接复用现有模型,无需修改架构或权重。
  • 硬件效率:减少内存带宽压力,适合边缘设备部署。

  1. 加速效果

    • 减少主模型的逐token计算次数。例如,若预生成5个候选token,主模型只需校验1次即可完成5步生成。
    • 实验表明,端到端推理速度可提升2-5倍(取决于任务类型和模型规模)。
  2. 无损生成

    • 通过校正机制保证最终输出与主模型直接生成的结果完全一致(Lossless),避免精度损失。
  3. 通用性

    • 兼容不同架构(如Decoder-only、Encoder-Decoder)和生成任务(如文本、代码)。

与其他方法对比

方法原理加速比准确性损失适用场景
投机采样预生成+校正复杂生成任务
模型蒸馏用小型模型替代大模型简单任务
并行采样多头生成候选token(如Medusa)有(需微调)短序列任务
静态批处理合并多个请求并行处理固定长度生成

局限性

  1. 依赖轻量模型质量
    • 若预生成模型性能差,可能导致主模型校验次数增加,反而降低效率。
  2. 复杂任务效果受限
    • 对需要全局推理的任务(如数学证明、逻辑推理),轻量模型可能难以生成有效候选。
  3. 系统复杂度
    • 需实现异步调度、缓存管理等机制,工程实现难度较高。

典型应用

  • 实时交互:如聊天机器人、搜索引擎即时问答。
  • 长文本生成:如新闻摘要、故事创作。
  • 资源受限场景:边缘设备或低成本云服务部署。

总结

投机采样通过“预测-校正”范式,在保证生成质量的前提下显著降低主模型的计算负载,是当前LLM推理加速领域的重要突破。其核心价值在于挖掘推理过程中的冗余性,并通过系统级优化(如缓存复用、动态批处理)进一步释放性能潜力。

改进与变体

  • Medusa模型:目标模型集成多个预测头(Medusa Head),直接生成多分支候选序列,替代外部草案模型,进一步提升效率。
  • 动态调整:根据目标模型置信度分阶段生成候选,优化生成长度与修正成本的平衡。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/pingmian/88108.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/pingmian/88108.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

如何将华为手机中的照片传输到电脑

华为手机在众多手机品牌中以其出色的品质脱颖而出,尤其是其摄像头功能。有时,你可能在华为手机上积累了太多有意义的照片,想要将这些照片上传到电脑以释放手机存储空间。然而,出于用户信息安全的考虑,一些便捷的方法可…

whitt算法之特征向量的尺度

whitt中特征值不相等判别条件另一个条件的意思, 实际上这两个条件都没用,不用看,特征值排序,如果现在顺序对λ1/λ1‘ w λ2/λ2 -w 此时取相位就是0,最小了 如果相反就是面的是0我的代码用最优相位内积去交换位置公…

【Note】《深入理解Linux内核》 第十九章:深入理解 Linux 进程通信机制

《深入理解Linux内核》 第十九章:深入理解 Linux 进程通信机制(Process Communication)关键词:IPC、信号、管道、FIFO、消息队列、信号量、共享内存、套接字、内核对象、同步机制一、进程通信概述 1.1 为什么需要进程通信 在 Linu…

【Mac 从 0 到 1 保姆级配置教程 19】- 英语学习篇-我的英语工作流分享(AI 辅助学习)

文章目录前言听力沉浸式翻译阅读Easydict配置自定义字典(重点)欧陆词典沙拉查词沉浸式翻译写作Eearthworm英文提问口语最后学习资料系列教程前言 本文介绍一下我日常如何学习和使用英语的工作流,包括一些常用好用的工具,好的工具…

从库函数到API接口,深挖不同语言背后的“封装”与“调用”思想

个人主页-爱因斯晨 优秀文章推荐 文章目录个人主页-爱因斯晨优秀文章推荐引言一、三种调用机制概述C语言的库函数Python 的导包机制Java 的 API 接口调用综上:二、它们的相同点:封装与调用三、不同之处**对比核心维度****细节串讲**1. **C 语言&#xf…

基于NCNN框架在Android平台实现YOLOv8目标检测模型的高效部署与实践

随着移动设备计算能力的提升,越来越多的深度学习模型被部署到移动端,以实现实时、低延迟的应用场景。YOLO系列的在目标检测任务中表现出色,具有精度高、速度快的优势。本文将详细介绍如何基于NCNN框架 ,在Android平台 上高效部署Y…

华为动态路由配置

问题描述:针对四个路由器在不同的网段场景中,对四个路由器进行动态路由配置。下面以如下场景为例,介绍详细配置过程。配置过程: 1、每个路由器的接口配置IP地址 路由器AR1中每个接口配置IP地址。 sys # 进入系统视图 interface g…

分布式事务解决方案(三)

在Java分布式系统领域,传统强一致性方案(如2PC、3PC)在高并发、复杂业务场景下暴露出性能瓶颈和阻塞问题。而Saga模式与事件溯源(Event Sourcing)作为更具弹性和扩展性的解决方案,逐渐成为分布式事务处理和…

【时时三省】(C语言基础)通过指针引用数组

山不在高,有仙则名。水不在深,有龙则灵。 ----CSDN 时时三省数组元素的指针一个变量有地址,一个数组包含若干元素,每个数组元素都在内存中占用存储单元,它们都有相应的地址。指针变量既然可以指向变量,当然…

【WEB】Polar靶场 21-25题 详细笔记

二十一.php very nicephp又是你 ,但是经过这么多次折磨后我感觉我已经有一点抗性了老规矩,先看知识点PHP 序列化是将 PHP 变量(如对象、数组)转换为字符串的过程,便于存储或传输。反序列化则是将字符串还原为原始变量。这在缓存、…

【Guava】1.0.设计虚拟机的方向

【Guava】1.0.设计虚拟机的方向虚拟机是什么?栈式虚拟机栈式虚拟机的优缺点题外话虚拟机是什么? 虚拟机(VirtualMachine, VM)是一种计算机程序或系统,它通过软件模拟物理计算机的硬件运行环境,使得多个操作…

[附源码+数据库+毕业论文]基于Spring+MyBatis+MySQL+Maven+jsp实现的高校实验室资源综合管理系统,推荐!

摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术,让传统数据信息的管理升级为软件存储,归纳,集中处理数据信息的管理方式。本高校实验室资源综合管理系统就是在这样的大环境下诞生,其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大…

Spring Boot:影响事务回滚的几种情况

一、Controller 捕获异常导致事务失效 需求 我们有一个用户注册服务,注册时需要: 创建用户账户分配初始积分发送注册通知 这三个操作需要在同一个事务中执行,任何一步失败都要回滚。 错误示例:Controller 捕获异常导致事务失效 Re…

如何避免分布式爬虫被目标网站封禁?

在分布式爬虫的大规模数据采集场景中,避免被目标网站封禁的核心逻辑是:通过技术手段模拟真实用户行为,降低爬虫行为的可识别性,同时建立动态适配机制应对网站反爬策略的升级。以下从请求伪装、行为控制、资源管理、反爬对抗四个维…

Maven 打包排除特定依赖的完整指南(详细方法 + 示例)

前言 在使用 Maven 构建 Java 项目时,我们常常需要对项目的打包过程进行精细化控制,尤其是希望排除某些特定的依赖库。这可能是为了减小最终构建产物的体积、避免版本冲突,或者仅仅是为了满足不同环境下的部署需求。 本文将详细介绍如何在 Ma…

Terraform `for_each` 精讲:优雅地自动化多域名证书验证

大家好,在云原生和自动化运维的世界里,Terraform无疑是基础设施即代码(IaC)领域的王者。它强大的声明式语法让我们能够轻松地描述和管理云资源。然而,即使是经验丰富的工程师,在面对某些动态场景时也可能会…

C++标准库中各种互斥锁的用法 mutex

示例 仅供参考学习 #include <mutex> #include <shared_mutex> #include <thread> #include <chrono> #include <iostream> #include <vector>// // 1. std::mutex - 基本互斥锁 // void basic_mutex_example() {std::mutex mtx;int cou…

Android Handler机制与底层原理详解

Android 的 Handler 机制是跨线程通信和异步消息处理的核心框架&#xff0c;它构成了 Android 应用响应性和事件驱动模型的基础&#xff08;如 UI 更新、后台任务协调&#xff09;。其核心思想是 “消息队列 循环处理”。 核心组件及其关系Handler (处理器): 角色: 消息的发送…

jQuery JSONP:实现跨域数据交互的利器

jQuery JSONP&#xff1a;实现跨域数据交互的利器 引言 随着互联网的发展&#xff0c;跨域数据交互的需求日益增加。在Web开发中&#xff0c;由于同源策略的限制&#xff0c;直接通过XMLHttpRequest请求跨域数据会遇到诸多问题。而JSONP&#xff08;JSON with Padding&#xff…

Redis集群和 zookeeper 实现分布式锁的优势和劣势

在分布式系统中&#xff0c;实现分布式锁是确保多个节点间互斥访问共享资源的一种常见需求。Redis 集群 和 zookeeper 都可以用来实现这一功能&#xff0c;但它们有着各自不同的优势和劣势。 CAP 理论&#xff1a; 在设计一个分布式系统时&#xff0c;一致性&#xff08;Consis…