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English(EN) Adaptive Multi-Token Prediction: How far should we go?

自适应多令牌预测将 LLM 解码速度提升高达 4.1 倍

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的语言模型解码加速方法——自适应多令牌预测（AMTP）。AMTP 根据验证反馈动态调整预测范围，通过选择每秒预期令牌数最高的范围来优化吞吐量。该方法无需重新训练底层模型，可应用于各种草稿-目标配对。在 AIME 2025 和 GSM8K 等基准测试上的评估表明，AMTP 在大多数测试配置中可实现比标准方法快高达 4.1 倍的解码速度，同时保持或提高性能。 AI

影响 这项技术可以显著加快大型语言模型的推理速度，使其在实时应用中更高效。

排序理由 详细介绍语言模型解码加速新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Emile Anand, Mohammed Rehan Parwani, Xinyuan Cao ·

    自适应多令牌预测：我们应该走多远？

    arXiv:2610.28619v1 Announce Type: new Abstract: Multi-token prediction (MTP) can accelerate language-model decoding by drafting several tokens and verifying them in a single target-model pass. However, the best speculation horizon changes with context: longer drafts offer greater…

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