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#Self-Speculative Decoding
Self-Speculative Decoding: 大语言模型推理加速的创新方法
2 个月前
Self-Speculative Decoding是一种新型的推理方案,可以在不需要额外神经网络训练和额外内存占用的情况下加速大语言模型(LLMs)。它不仅保持了一致的输出质量,还确保了模型兼容性,是LLM推理加速的即插即用和经济高效的解决方案。
Self-Speculative Decoding
LLM加速
推理优化
草稿验证
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Github
开源项目
2 个月前
相关项目
self-speculative-decoding
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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