大型语言模型本质上很慢，因为它们一次生成一个 token，每个 token 都需要一次完整的计算过程。一种称为推测性解码的新技术通过使用一个更小、更快的模型来提前提出多个 token 来解决这个问题。较大的主模型然后一次性验证这些提出的 token，只有当它们与自己的预测一致时才接受。这个过程确保输出与主模型单独生成的内容完全相同，但通过减少所需的完整计算过程的数量，显著加快了推理速度。 AI
影响 将大型语言模型的推理延迟最多降低 2-3 倍，可能降低运营成本并改善用户体验。
排序理由 描述了一种新颖的大型语言模型推理优化技术。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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