好的，没问题。 EAGLE投机采样：利用特征层面的回归预测进一步提升Draft步骤的准确率 大家好，今天我们来深入探讨一种提升大型语言模型（LLM）生成质量的技术：EAGLE投机采样。EAGLE，全称为"Exploiting Attributes Guided Language Exploration"，它通过在Draft阶段引入特征层面的回归预测，显著提高了采样效率和准确性。我们将从投机采样的基础概念出发，逐步剖析EAGLE的核心思想、实现细节，并通过代码示例展示其应用。 1. 投机采样的基础 投机采样 (Speculative Decoding) 是一种加速LLM推理过程的技术。其核心思想是利用一个小的、速度快的模型 (Draft Model) 来预测LLM (Target Model) 可能生成的多个token，然后由Target Model并行验证这些token。如果验证通过，则一次性生成多个token，从而减少了Target Model的调用次数，显著加速推理。 具体来说，投机采样包含两个关键步骤： Draft (提案) 阶段： 使用Draft Model …