推测采样的树状验证(Tree Speculative Decoding):并行验证多个Draft Token的算法设计 大家好,今天我们来深入探讨一个用于加速大型语言模型(LLM)推理的技术:推测采样的树状验证,也称 Tree Speculative Decoding。我们将从背景知识出发,逐步推导出算法设计,并给出相应的代码示例。 1. 背景与动机 大型语言模型在生成文本时,通常采用自回归的方式,即每次生成一个 token,并将该 token 作为下一个 token 生成的输入。这种方式虽然简单有效,但效率较低,因为每个 token 的生成都需要完整地执行一遍模型。 推测采样(Speculative Decoding)旨在通过引入一个较小的“草稿模型”(Draft Model),先快速生成多个 token 的草稿,然后使用更大的“目标模型”(Target Model)并行验证这些草稿 token,从而加速推理过程。如果草稿 token 验证通过,则可以直接采用,否则需要由目标模型重新生成。 传统的推测采样通常采用链式验证的方式,即草稿模型生成一个 token,目标模型验证该 toke …
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