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speculative decoding

别名:假设采样

推测解码,用于提升LLM推理速度的技术方法

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The Roadmap to Mastering LLM Inference Optimization

Machine Learning Mastery2483 字 (约 10 分钟)
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LLM推理优化需针对预填充和解码阶段的性能瓶颈,通过内存管理、模型压缩等技术提升吞吐量并降低延迟。

入选理由:预填充阶段计算密集,解码阶段受内存带宽限制,需差异化优化。

精选文章#LLM#推理优化#内存管理#模型压缩#多GPU并行英文
NVIDIA AI(@NVIDIAAI) 图标

Read the technical blog for the five guidelines: https://t.co/HaXwdiTYYB

NVIDIA AI(@NVIDIAAI)54 字 (约 1 分钟)
85

NVIDIA 技术博客提出通过 Speculative Decoding 优化大模型推理的五项指南,可使推理速度提升 2-5 倍。

入选理由:Speculative Decoding 技术可使 LLM 推理速度提升 2-5 倍

精选推文#LLM#Speculative Decoding#NVIDIA#AI模型优化英文
Apple Machine Learning Research 图标

Arbitrage: Efficient Reasoning via Advantage-Aware Speculation

Apple Machine Learning Research493 字 (约 2 分钟)
85

ARBITRAGE通过动态路由机制提升推理效率,在保持精度前提下减少推理延迟达2倍。

入选理由:ARBITRAGE框架使推理延迟降低约2倍,精度保持不变

精选文章#Large Language Models#Speculative Decoding#Efficient Reasoning#Machine Learning Research#Apple英文
I've seen some confusion online on how to run llama.cpp with MTP (Multi-token prediction) in the sim...

如何在llama.cpp中运行MTP(多token预测)

Julien Chaumond(@julien_c)255 字 (约 2 分钟)
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MTP是llama.cpp内置的投机解码新特性,可将大多数用例的token生成速度提升约2倍,通过Dense 27B模型可达~30 tok/sec,MoE模型可达~100 tok/sec。

入选理由:MTP是内置于模型本身的投机解码新特性,可将token生成速度提升约2倍

精选推文#llama.cpp#MTP#投机解码#Qwen#大模型推理优化英文
RL post-training is hitting a rollout bottleneck. 

This new paper from #NVIDIAResearch shows how sp...

NVIDIA 研究提出将 speculative decoding 引入 NeMo-RL + vLLM 架构,实现 RL 后训练 rollout 阶段无损加速:8B 模型吞吐提升 1.8 倍,235B 模型端到端预计提速 2.5 倍。

入选理由:RLHF/RLAIF 后训练的 rollout 阶段已成为性能瓶颈

精选推文#RLHF#speculative decoding#vLLM#NeMo-RL#NVIDIA中英混合

跨材料问答 · speculative decoding

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