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实体 Shahriar Kabir Nahin

Shahriar Kabir Nahin

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  1. TOOL · CL_324484 ·

    新的T2D框架优化草稿模型以实现高效的LLM推测性解码

    研究人员开发了一个名为T2D的新框架，用于优化大型语言模型（LLMs）中推测性解码的草稿模型。该方法对目标模型本身进行剪枝和调整，以创建更高效的草稿模型，平衡推理延迟和分布对齐。实验表明，T2D可以剪枝目标模型的92%，优于现有基线，并与其他推测性解码技术兼容。