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DeLS-Spec

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  1. TOOL · CL_133159 ·

    新的DeLS-Spec方法通过解耦上下文专家来降低LLM推理成本

    研究人员开发了DeLS-Spec,一种用于大型语言模型推测解码的新方法,它解耦了长上下文和短上下文专家。这种方法允许一个轻量级的本地头(短上下文专家)独立训练,与需要从头开始训练草稿模型的方法相比,显著降低了训练成本。DeLS-Spec将固定长上下文模型的logits与独立训练的本地头相结合。在Qwen3模型上的实验表明,DeLS-Spec在数学、代码和对话等各种基准测试中提高了加速比和平均接受长度。