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self-speculative-decoding - 无损加速大型语言模型的创新推理方案
Self-Speculative Decoding
LLM加速
推理优化
草稿验证
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Github
开源项目
Self-Speculative Decoding是ACL 2024的一个开源项目,提出了一种无损加速大型语言模型(LLMs)的新方法。该技术通过草稿生成和验证两个阶段,在不增加额外训练和内存的情况下提高LLM推理速度。这一创新方案保证了输出质量和模型兼容性,为LLM加速提供了高效且易于实施的解决方案。
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