English(EN) On the Fundamental Limits of Prefill-Based Decoding Length Prediction

新研究量化了大型语言模型解码长度预测的限制

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-31 04:00

一篇新的arXiv论文介绍了一种仅使用预填充阶段隐藏状态来预测大型语言模型解码长度的方法。研究强调，当前的基准测试常常将预测器质量与任务难度混淆，导致准确性报告不稳定。作者提出了一个新的基准测试协议，该协议考虑了自回归解码的固有随机性，并推导出了所有预填充端方法都必须遵守的理论边界。他们的分析表明，在这些预测中，系统误差显著大于模型误差。 AI

影响通过提供更准确的解码长度预测，提高了大型语言模型的推理调度效率。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Haowen Shi, Xuzhe Yan, Fahao Chen, Peng Li · 2026-10-31 04:00

关于基于预填充的解码长度预测的基本限制

arXiv:2610.40541v1 Announce Type: new Abstract: Predicting how many tokens a large language model (LLM) will decode, using only prefill-phase hidden states, is a key primitive for inference scheduling. We show that current benchmarks conflate predictor quality with task hardness:…

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