Medusa 架构：利用多个解码头实现非自回归式的树状推测采样 大家好，今天我们来深入探讨一个令人兴奋的自然语言生成领域的新兴架构：Medusa。Medusa 架构旨在通过利用多个解码头实现非自回归式的树状推测采样，从而显著加速文本生成过程，同时保持甚至提升生成质量。 1. 推测解码的局限性与 Medusa 的动机 传统的自回归解码方式，如在 Transformer 模型中常用的方法，每次只生成一个 token，这使得生成速度成为一个瓶颈，尤其是在生成长文本时。推测解码 (Speculative Decoding) 是一种加速自回归解码的策略。其核心思想是先用一个小而快的模型 (draft model) 快速生成一段草稿文本，然后用一个大而精确的模型 (target model) 来验证和修正这个草稿，从而一次性生成多个 token。 然而，传统的推测解码仍然存在一些局限性： 依赖于 draft model 的质量： draft model 的质量直接影响到推测的准确率。如果 draft model 生成的草稿质量太差，target model 需要花费大量时间来修正，加速效果会大打折 …