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iis6 静态网站,对中国建设银行网站的缺点,wordpress 主题窜改,服务器运维投机解码是提升大模型推理速度的关键方式之一#xff0c;其优势在于利用 drafter-then-verfiy的范式#xff0c;很大程度解决了自回归解码一次仅生成一个token的局限#xff0c;很多推理架构也配置了该特性。本文围绕投机解码主要讨论以下问题#xff1a; 1#xff09;投机…投机解码是提升大模型推理速度的关键方式之一其优势在于利用 drafter-then-verfiy的范式很大程度解决了自回归解码一次仅生成一个token的局限很多推理架构也配置了该特性。本文围绕投机解码主要讨论以下问题1投机解码的定义和组成部分drafter和verfiy介绍2两类草稿模型设计的过程以及优缺点。3介绍贪婪解码和投机采样两种验证规则如何平衡输出质量和效率。1投机解码定义和公式1.1投机解码定义 speculative decoding投机解码是一种先草稿后验证Draft-then-Verify的解码范式在每一步解码过程中草稿模型先高效的生成多个草稿token然后使用目标大语言模型一次性的并行验证所有草稿token是否可接收进而达到一次解码输出多个token的效果实现大模型推理速度的加倍。由定义可知投机解码主要由两部分组成Drafting 草稿模型和 Verification验证规则。为了方便投机解码的公式定义先来看下必要的自回归解码公式。给定输入序列 自回归解码大模型 其生产下一个token 的公式为其中的q表示自回归解码模型在给定输入数列情况下得到的条件分布概率。 从q采样得到输出token x。1.2Drafting 公式草稿模型 主要任务是根据输入序列 高效的生成K个未来草稿输出 。其中K表示草稿模型预测的token数 表示各种草稿模型设计实现 表示K个条件概率分布。1.3Verification 公式草稿模型生成了K个草稿token需要使用目标大语言模型 进行验证并根据接受规则检验草稿token是否可接收。通过目标大模型一次并行得到K个草稿模型的条件概率分布。之后需要使用验证规则 验证是否可接收。通过以上公式可知最终大模型的解码速度取决于每一步解码中多个草稿token 的接收率。而接收率由多个因素决定包括草稿token的质量验证标准草稿模型和目标模型的一致性。首先从drafter的生成token的质量说起。2草稿模型 drafter草稿模型对推理速度有重大影响关键体现在两个方面草稿模型的推理准确度高质量和草稿模型推理延时。其主要解决的问题是如何在较低的推理延时下保证高质量的输出。目前主流的草稿模型设计分为以下几类独立草稿生成Independent Drafting和 自草稿生成Self-Drafing2.1 独立草稿生成 Independent Deafting模型一般采用与目标大模型同系列的独立小型语言模型作为草稿生成模型如 Llama-7B、Mistral-7B 等。而目标模型通常为上百亿的大语言模型如 Llama-70B、GPT-4、PaLM 等。优势•推理延时低小型草稿模型参数少、计算量小单步生成速度远快于目标大模型能快速产出批量草稿序列。•可针对性优化草稿模型可独立进行轻量化训练或微调专门优化草稿生成的准确率提升与目标模型输出分布的匹配度无需改动目标大模型灵活性高。•资源占用可控小型模型的内存占用和计算资源需求低便于部署和并行处理。不足•模型分布不匹配如果存在同系列的模型还比较容易对齐。如果是不同架构草稿模型与目标大模型的训练数据分布、语义理解能力存在差异草稿序列与目标模型预期输出偏差较大接受率低导致目标模型拒绝草稿的比例高需要频繁进行修正性生成反而增加整体推理成本。•额外维护成本需单独维护草稿模型的训练、更新和部署增加了模型管理的复杂度若草稿模型与目标模型更新不同步可能进一步加剧分布不匹配问题。2.2 自草稿生成 Self-Drafing模型仅依赖目标大模型自身完成草稿生成通过调整生成策略如低温度采样、小批次快速生成、截断式解码等产出草稿序列无需引入额外模型。优势•分布一致性高草稿序列与目标模型的输出源自同一模型分布完全匹配接受率显著高于独立草稿模型减少修正次数提升投机解码的整体效率。•无额外资源消耗无需部署和维护独立草稿模型节省内存、存储和算力资源尤其适合对资源成本敏感的场景。•质量可控性强可通过调整目标模型的生成参数如采样温度、top-k 值平衡草稿质量与速度且草稿质量上限与目标模型一致能更好支撑高质量输出需求。不足•推理延时较高目标大模型参数规模大即使采用轻量化生成策略单步草稿生成速度仍慢于小型独立模型可能削弱投机解码的提升效果尤其在长序列生成场景中延时优势不明显。•策略平衡难度大若为降低延时而过度简化生成策略如减少解码步长、采用贪心采样可能导致草稿质量下降若优先保证质量则难以显著降低延时难以在 “低延时” 与 “高质量” 间找到最优平衡点。•灵活性受限草稿生成逻辑与目标模型深度绑定无法像独立草稿模型那样针对草稿任务单独优化如专门训练草稿生成能力适配不同场景的调整空间较窄。3验证 verification 设计在解码的每一步生成的多个草稿token需要经过并行的验证来保持与大语言模型输出的一致性。验证规则大体可分为贪婪解码和投机采样。3.1贪婪解码 Greedy Decoding贪婪解码就是每次仅选择概率字符最大作为输出token。对于k个草稿token通过以下公式获得。定义草稿token第一个验证失败的token位置为c称之为分岔点。在分岔点之后的草稿token会被丢弃。分岔点处的token使用大语言模型模型的top-one输出代替。小结贪婪解码一般导致较低的接收率因为只有和大模型top-one输出相同的草稿token才会被接收。3.2投机采样 Speculative Sampling为了保证高的接收率同时保证输出分布和目标大语言模型保持一致设计了投机采样。公式中r是从0到1均匀分布中取到的随机数 和是关于草稿token 在草稿模型和目标大语言模型的条件概率。由公式可知到 时草稿token时被接收的反之被拒绝。在分岔点c的token采用了修正规则重构分岔点 c 处的概率分布后重新进行随机采样得到token。通过对比大小模型的概率差构建新分布让分岔点的概率即保留了小模型 “快速草稿” 的效率又使用大模型高置信度进行了修正。小结以上投机采样的token输出分布经过多位学者的理论证明是和大模型输出token的分布一致的所以被广泛的采用。4总结通过介绍投机解码的定义和公式也算是对其提高推理的速度的原理略知一二了。有几个关键的问题• 如何平衡草稿模型生成效率和生成草稿token的准确度。通过增大草稿小模型复杂化生成策略等提升了草稿token的质量后其生成的速度会降低。但高效的生成速度可能会影响质量导致较低的接收率影响整体的推理速度。目前的解决方案是将小的草稿模型和目标大语言模型进行对齐Behavior Alignment。对齐的方式一般采用知识蒸馏Knowledge Distillation也存在一些潜在的方向值得研究[1]• 如何的将投机解码整合到其它先进技术中。现在基于文本的投机解码开始大量应用但是对于多模态的解码仍有大量的工作需要研究。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发