YoLo for LLM：一次前向传递实现多Token并行预测的解码层 大家好，今天我们来聊聊一个非常有意思的话题：如何借鉴YoLo（You Only Look Once）的思想，来加速大型语言模型（LLM）的解码过程，实现多Token的并行预测。 LLM解码的瓶颈 在深入YoLo for LLM之前，我们首先要理解LLM解码过程中的瓶颈是什么。传统的自回归解码方式，例如GPT系列，是逐个Token生成的。这意味着，生成下一个Token必须等待上一个Token生成完毕。这种串行化的过程，严重限制了LLM的推理速度，尤其是在生成长文本时。 具体来说，传统的解码过程如下： 输入Prompt： 给定一个Prompt（例如“The capital of France is”）。 编码： Prompt经过LLM的编码层，生成上下文向量。 解码（迭代）： 预测下一个Token： 解码器利用上下文向量和已生成的Token序列，预测下一个Token的概率分布。 采样： 从概率分布中采样得到下一个Token（例如“Paris”）。 更新序列： 将新生成的Token加入到已生成序列中。 重复： 重复上述步 …
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