投机采样（Speculative Decoding）：利用Draft Model实现大模型推理的倍数级加速

投机采样（Speculative Decoding）：利用Draft Model实现大模型推理的倍数级加速

各位听众，大家好！今天我们来深入探讨一种能够显著加速大型语言模型（LLM）推理的技术——投机采样（Speculative Decoding）。随着LLM的参数规模日益增大，其推理速度成为了一个重要的瓶颈。投机采样通过引入一个小型、快速的“草稿模型”（Draft Model），在保证生成质量的前提下，实现了推理速度的倍数级提升。

1. 背景与动机

LLM在各种自然语言处理任务中取得了显著的成果，例如文本生成、机器翻译、问答等。然而，LLM的计算复杂度随着模型规模的增长而急剧增加。传统的自回归解码（Autoregressive Decoding）方法，如Greedy Decoding、Beam Search等，在每一步生成token时都需要完整地运行整个模型，这使得推理过程非常耗时。

自回归解码的瓶颈：

• 串行依赖： 每个token的生成都依赖于之前生成的token，因此无法并行计算。
• 完整模型运行： 每一步都需要完整运行整个模型，计算量巨大。

为了解决这些问题，研究人员提出了投机采样（Speculative Decoding）这一方法。其核心思想是利用一个小型、快速的草稿模型来预测多个token，然后使用大型目标模型来验证这些预测。如果预测正确，就可以直接使用这些token，从而减少了大型模型的运行次数，加速推理过程。

2. 投机采样的核心思想

投机采样的核心思想可以概括为以下几点：

1. 草稿模型（Draft Model）： 使用一个小型、快速的模型（通常是目标模型的缩小版本或蒸馏版本）生成多个候选token。
2. 目标模型（Target Model）： 使用大型的目标模型来验证草稿模型生成的候选token。
3. 并行验证： 目标模型可以并行地验证多个候选token，显著减少推理时间。
4. 接受与拒绝： 根据目标模型的验证结果，接受或拒绝草稿模型生成的token。

工作流程如下：

1. 草稿生成： 给定一个初始prompt，草稿模型生成一个序列的候选token。
2. 并行验证： 将prompt和候选token序列输入到目标模型中，并行计算每个token的概率分布。
3. 接受/拒绝： 将目标模型的概率分布与草稿模型的概率分布进行比较，决定接受或拒绝候选token。
4. 更新prompt： 将接受的token添加到prompt中，并重复以上步骤，直到生成所需的文本长度。

3. 投机采样的具体步骤

下面我们详细介绍投机采样的具体步骤，并提供相应的代码示例。

步骤 1: 草稿生成 (Drafting)

首先，我们需要一个草稿模型，它可以快速地生成一个token序列。这个模型通常比目标模型小得多，因此推理速度更快。

import torch
import torch.nn.functional as F
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 定义草稿模型和tokenizer
draft_model_name = "gpt2"  # 可以替换为更小的模型
draft_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(draft_model_name).to("cuda")
draft_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(draft_model_name)
draft_model.eval()

def draft(prompt, num_tokens):
    """
    使用草稿模型生成候选token序列。
    Args:
        prompt: 输入的prompt文本。
        num_tokens: 生成的token数量。
    Returns:
        一个包含候选token序列的列表。
    """
    input_ids = draft_tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    generated_tokens = []
    with torch.no_grad():
        for _ in range(num_tokens):
            outputs = draft_model(input_ids)
            logits = outputs.logits[:, -1, :]
            next_token_id = torch.argmax(logits, dim=-1)
            generated_tokens.append(next_token_id.item())
            input_ids = torch.cat([input_ids, next_token_id.unsqueeze(0)], dim=1)
    return generated_tokens

# 示例
prompt = "The quick brown fox"
num_tokens = 5
draft_tokens = draft(prompt, num_tokens)
print(f"Draft tokens: {draft_tokens}")
print(f"Draft tokens decoded: {draft_tokenizer.decode(draft_tokens)}")

步骤 2: 并行验证 (Parallel Verification)

接下来，我们需要使用目标模型来验证草稿模型生成的候选token。我们可以将prompt和候选token序列一起输入到目标模型中，并行计算每个token的概率分布。

# 定义目标模型和tokenizer
target_model_name = "gpt2-medium"  # 可以替换为更大的模型
target_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(target_model_name).to("cuda")
target_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(target_model_name)
target_model.eval()

def verify(prompt, draft_tokens):
    """
    使用目标模型验证草稿模型生成的候选token。
    Args:
        prompt: 输入的prompt文本。
        draft_tokens: 草稿模型生成的候选token序列。
    Returns:
        目标模型对每个token的概率分布。
    """
    input_text = prompt + target_tokenizer.decode(draft_tokens)
    input_ids = target_tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
    with torch.no_grad():
        outputs = target_model(input_ids)
        logits = outputs.logits
        # 返回目标模型对每个draft_token的logits，注意切片
        return logits[:, len(target_tokenizer.encode(prompt))-1:, :]

# 示例
prompt = "The quick brown fox"
draft_tokens = draft(prompt, 5)
target_logits = verify(prompt, draft_tokens)
print(f"Target logits shape: {target_logits.shape}") # [1, 5, vocab_size]

步骤 3: 接受/拒绝 (Acceptance/Rejection)

现在，我们需要根据目标模型的验证结果，决定接受或拒绝草稿模型生成的token。一种常用的方法是比较目标模型和草稿模型的概率分布。

def accept_reject(draft_tokens, target_logits, prompt):
    """
    根据目标模型和草稿模型的概率分布，决定接受或拒绝候选token。
    Args:
        draft_tokens: 草稿模型生成的候选token序列。
        target_logits: 目标模型对每个token的logits。
        prompt: 输入的prompt文本.
    Returns:
        一个包含接受的token的列表。
    """
    accepted_tokens = []
    prompt_ids = target_tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    last_token_id = prompt_ids[0, -1].item()

    for i, token_id in enumerate(draft_tokens):
        target_probs = F.softmax(target_logits[0, i, :], dim=-1)
        draft_input_ids = torch.tensor([[last_token_id]]).to("cuda") # 必须是2D tensor
        with torch.no_grad():
            draft_logits = draft_model(torch.cat([prompt_ids, draft_input_ids], dim=1)).logits
        draft_probs = F.softmax(draft_logits[0, -1, :], dim=-1)

        p_draft = draft_probs[token_id].item()
        p_target = target_probs[token_id].item()

        # 接受概率：min(1, p_target / p_draft)
        accept_prob = min(1.0, p_target / p_draft)

        # 随机数决定是否接受
        if torch.rand(1).item() < accept_prob:
            accepted_tokens.append(token_id)
            last_token_id = token_id
            prompt_ids = torch.cat([prompt_ids, torch.tensor([[token_id]]).to("cuda")], dim=1) # 更新prompt_ids
        else:
            # 拒绝该token，并从目标模型的概率分布中采样一个新的token
            next_token_id = torch.multinomial(target_probs, num_samples=1).item()
            accepted_tokens.append(next_token_id)
            break  # 拒绝一个token后，停止后续token的验证

    return accepted_tokens

# 示例
prompt = "The quick brown fox"
draft_tokens = draft(prompt, 5)
target_logits = verify(prompt, draft_tokens)
accepted_tokens = accept_reject(draft_tokens, target_logits, prompt)
print(f"Accepted tokens: {accepted_tokens}")
print(f"Accepted tokens decoded: {target_tokenizer.decode(accepted_tokens)}")

步骤 4: 更新Prompt

最后，我们将接受的token添加到prompt中，并重复以上步骤，直到生成所需的文本长度。

def speculative_decoding(prompt, num_tokens):
    """
    使用投机采样生成文本。
    Args:
        prompt: 输入的prompt文本。
        num_tokens: 生成的token数量。
    Returns:
        生成的文本。
    """
    generated_text = prompt
    total_tokens = 0
    while total_tokens < num_tokens:
        draft_tokens = draft(generated_text, 5)  # 每次生成5个候选token
        target_logits = verify(generated_text, draft_tokens)
        accepted_tokens = accept_reject(draft_tokens, target_logits, generated_text)
        generated_text += target_tokenizer.decode(accepted_tokens)
        total_tokens += len(accepted_tokens)
        print(f"Current generated text: {generated_text}")
    return generated_text

# 示例
prompt = "The quick brown fox"
num_tokens = 20
generated_text = speculative_decoding(prompt, num_tokens)
print(f"Final generated text: {generated_text}")

4. 性能分析

投机采样的加速效果取决于多个因素，包括：

• 草稿模型的质量： 草稿模型越接近目标模型，接受率越高，加速效果越好。
• 候选token的数量： 候选token数量越多，并行验证的优势越明显，但同时也增加了计算量。
• 目标模型的复杂度： 目标模型越复杂，投机采样的加速效果越显著。

理论加速比:

假设草稿模型的推理速度是目标模型的 k 倍，且接受率为 p，则理论加速比可以近似表示为：

加速比 ≈ 1 / ( (1-p) + p/k )

例如，如果草稿模型的推理速度是目标模型的5倍 (k = 5)，且接受率为80% (p = 0.8)，则理论加速比为：

加速比 ≈ 1 / ( (1-0.8) + 0.8/5 ) = 1 / (0.2 + 0.16) = 1 / 0.36 ≈ 2.78

这意味着投机采样可以使推理速度提高约2.78倍。

表格：不同参数下的加速比

草稿模型速度倍数 (k)	接受率 (p)	理论加速比
2	0.5	1.33
2	0.8	1.67
5	0.5	1.67
5	0.8	2.78
10	0.5	1.82
10	0.8	3.57

从表格可以看出，提高草稿模型的速度和接受率都可以显著提高加速比。

5. 优化策略

为了进一步提高投机采样的性能，可以采用以下优化策略：

1. 草稿模型的选择： 选择与目标模型结构相似，但参数规模更小的模型。可以使用模型蒸馏技术，将目标模型的知识迁移到草稿模型中，提高草稿模型的预测准确率。
2. 自适应候选token数量： 根据当前prompt和模型的预测结果，动态调整候选token的数量。例如，如果模型对当前prompt的预测比较确定，可以增加候选token的数量；反之，则减少候选token的数量。
3. 更精细的接受/拒绝策略： 除了比较概率分布之外，还可以考虑其他因素，例如token的语义相似度、上下文一致性等，来提高接受/拒绝的准确性。
4. 并行优化： 充分利用GPU的并行计算能力，对目标模型进行优化，提高验证速度。可以使用TensorRT、DeepSpeed等工具来加速推理过程。
5. 混合精度推理： 使用混合精度（FP16、BF16）推理可以显著减少内存占用和计算时间，从而提高整体性能。

6. 投机采样的变体

除了基本的投机采样方法之外，还有一些变体，例如：

1. Tree-based Speculative Decoding： 使用树状结构来组织候选token，可以更有效地利用目标模型的并行计算能力。
2. Lookahead Decoding： 在生成候选token时，考虑目标模型的反馈，可以提高候选token的质量。
3. Speculative Decoding with Multiple Draft Models： 使用多个草稿模型，可以提高候选token的多样性，从而提高生成质量。

这些变体在不同的场景下可能具有不同的优势。

7. 代码实战：使用 Transformers 库实现投机采样

上面的代码只是演示了核心概念，实际应用中，可以使用Hugging Face的Transformers库进行更高效的实现。以下是一个使用 transformers.generation.GenerationMixin 实现投机采样的例子，更接近实际应用：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

class SpeculativeDecoding:
    def __init__(self, target_model_name, draft_model_name, device="cuda"):
        self.device = device
        self.target_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(target_model_name).to(self.device)
        self.target_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(target_model_name)
        self.target_model.eval()

        self.draft_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(draft_model_name).to(self.device)
        self.draft_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(draft_model_name)
        self.draft_model.eval()

    def generate(self, prompt, max_length=50, num_draft_tokens=5):
        input_ids = self.target_tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(self.device)
        generated_ids = input_ids.clone()

        while generated_ids.shape[-1] < max_length:
            # 1. Draft phase
            draft_input_ids = generated_ids.clone()
            draft_tokens = []
            for _ in range(num_draft_tokens):
                with torch.no_grad():
                    draft_outputs = self.draft_model(draft_input_ids)
                    draft_logits = draft_outputs.logits[:, -1, :]
                    next_token = torch.argmax(draft_logits, dim=-1)
                    draft_tokens.append(next_token.item())
                    draft_input_ids = torch.cat([draft_input_ids, next_token.unsqueeze(0)], dim=1)

            # 2. Verification phase
            verify_input_ids = torch.cat([generated_ids, torch.tensor([draft_tokens]).to(self.device)], dim=1)
            with torch.no_grad():
                verify_outputs = self.target_model(verify_input_ids,output_hidden_states=True)
                verify_logits = verify_outputs.logits
                verify_hidden_states = verify_outputs.hidden_states[-1] # 获取最后一层的hidden states

            # 3. Acceptance/Rejection phase
            accepted_tokens = []
            num_accepted = 0
            for i in range(num_draft_tokens):
                target_probs = torch.softmax(verify_logits[:, generated_ids.shape[-1] + i, :], dim=-1)

                # 使用hidden states计算草稿模型的概率（更精确，但更耗时，可以选择使用原始草稿模型logits）
                with torch.no_grad():
                     draft_input_ids_for_prob = torch.cat([generated_ids, torch.tensor([[draft_tokens[i]]]).to(self.device)], dim=1)
                     draft_outputs_for_prob = self.draft_model(draft_input_ids_for_prob).logits
                draft_probs = torch.softmax(draft_outputs_for_prob[:, -1, :], dim=-1)

                p_draft = draft_probs[0, draft_tokens[i]].item()
                p_target = target_probs[0, draft_tokens[i]].item()
                accept_prob = min(1.0, p_target / p_draft)

                if torch.rand(1).item() < accept_prob:
                    accepted_tokens.append(draft_tokens[i])
                    num_accepted += 1
                else:
                    # 拒绝该token，并从目标模型的概率分布中采样一个新的token
                    next_token = torch.multinomial(target_probs[0], num_samples=1).item()
                    accepted_tokens.append(next_token)
                    break

            # 4. Update generated_ids
            generated_ids = torch.cat([generated_ids, torch.tensor([accepted_tokens]).to(self.device)], dim=1)
            if num_accepted == 0:
                break # 如果没有接受任何token，则结束生成

        return self.target_tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)

# Example usage
spec_decoding = SpeculativeDecoding("gpt2-medium", "gpt2")  # Larger target, smaller draft
prompt = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
generated_text = spec_decoding.generate(prompt, max_length=100, num_draft_tokens=5)
print(generated_text)

这个例子更完整，使用了 hidden states 计算草稿模型的概率，虽然更耗时，但通常更精确。 它还处理了没有接受任何 token 的情况。
请注意，这仍然是一个简化的实现，实际应用可能需要根据具体情况进行调整。

最后，聊聊未来发展方向

投机采样作为一种有效的加速LLM推理的技术，具有广阔的应用前景。未来的研究方向包括：

• 更智能的草稿模型： 开发能够更好地预测目标模型输出的草稿模型，例如使用强化学习来训练草稿模型。
• 自适应的采样策略： 根据不同的prompt和模型状态，动态调整采样策略，以获得更好的生成质量和加速效果。
• 与其他加速技术的结合： 将投机采样与其他加速技术（例如量化、剪枝）相结合，进一步提高推理速度。

这些研究方向有望进一步推动LLM在各种应用场景中的普及。

希望今天的分享对大家有所帮助！谢谢！

总结

投机采样通过快速的草稿模型和目标模型的并行验证，显著提升了大模型推理速度。选择高质量的草稿模型，并结合优化策略，能够进一步提高性能。