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原標題：3倍生成速度還降內存成本，超越Medusa2的高效解碼框架終于來了
關鍵字：模型,軌跡,報告,序列,目標
文章來源：機器之心
內容字數：9364字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：亞鸝高效解碼n -token序列，CLLMs+Jacobi解碼框架。??????
傳統上，大型語言模型（LLMs）被認為是順序解碼器，逐個解碼每個token。
來自上海交通大學、加利福尼亞大學的研究團隊展示了預訓練的LLMs可以輕松地被教導成為高效的并行解碼器，并介紹了一種新的并行解碼器族，稱為一致性大語言模型（CLLMs），能夠通過在每個推斷步驟中高效地解碼一個n -token序列來降低推斷延遲。
在此篇論文中，研究表明：「模仿人類在頭腦中形成完整句子后逐字表達的認知過程，可以通過簡單地微調預訓練的LLMs來有效地學習。」
具體而言，CLLMs通過將任何隨機初始化的n -token序列映射到盡可能少的步驟中，產生與自回歸（AR）解碼相同結果，來進行并行解碼的訓練。
實驗結果表明，使用該研究團隊所提出的方法獲得的CLLMs非常有效，在生成速度上顯示出該方法獲得了2.4倍至3.4倍的改進，與其他快速推斷技術如Medusa2和Eagle相媲美甚至更好，且在推斷時不需要額外的內存成本來容納輔助模型組件。論文名稱：《CLLMs：Consistency Large Langu

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作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺