研究人员开发了Draft-OPD，一种提高大型语言模型推测解码效率的新方法。该技术通过使用策略内蒸馏来解决离线训练与实时推理之间的不匹配问题。Draft-OPD结合了目标辅助回放和错误重放，使草稿模型能够从接受和拒绝的提议中学习，并专注于阻碍推测性接受的错误。实验表明，该方法可以实现语言模型超过五倍的无损加速。 AI
影响 提高LLM推理速度，可能加速AI应用的部署并降低计算成本。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍改进LLM推理新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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