推测性解码是一种推理优化技术，它使用一个快速、较小的“草稿”模型来提议多个未来 token。然后，一个更大、更慢的“目标”模型会并行验证这些提议的 token。这种方法通过在不影响输出质量的情况下每步生成多个 token 来加速大型语言模型的 token 生成。 AI
影响 通过在不损失质量的情况下实现并行 token 生成，加速 LLM 推理速度。
排序理由 该集群讨论了一种研究方法（推测性解码）及其在框架中的实现，该方法在一个研究论文聚合网站上很受欢迎。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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