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AI 导读
投机解码通过让一个小模型预先草拟多个候选 token，再由大模型在单次前向传播中并行验证，可将生成速度提升 2-3 倍，且输出在统计上与单独运行大模型完全一致。70B 参数模型每生成一个 token 需从 GPU 内存读取约 140 GB 权重，而生成阶段计算利用率仅 20-40%，投机解码正是利用这部分闲置算力。文章还探讨了草稿来源的四种方式及投机解码失效的场景。
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AI 编辑部评分，满分 100如何让 LLM 提速 3 倍：投机解码原理详解
投机解码通过让一个小模型预先草拟多个候选 token，再由大模型在单次前向传播中并行验证，可将生成速度提升 2-3 倍，且输出在统计上与单独运行大模型完全一致。70B 参数模型每生成一个 token 需从 GPU 内存读取约 140 GB 权重，而生成阶段计算利用率仅 20-40%，投机解码正是利用这部分闲置算力。文章还探讨了草稿来源的四种方式及投机解码失效的场景。
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