投机采样

大模型推理的速度瓶颈集中在自回归生成阶段——每生成一个token都要跑一遍完整前向传播。投机采样（Speculative Decoding）用一个小模型快速草拟多个候选token，…

大模型推理加速是AI模型部署环节的核心瓶颈。LLM生成过程中，每生成一个token都需要重新计算整个序列的注意力，计算量随序列长度平方增长。KV Cache机制通过缓存历史toke…

大模型推理阶段的解码速度是影响在线服务响应延迟的核心瓶颈。传统自回归解码逐token生成，每次前向传播只产出一个token，GPU算力利用率偏低。Speculative Decod…

什么是Speculative Decoding投机采样 大模型推理加速中的Speculative Decoding（投机采样）是一种利用小模型辅助大模型生成Token的并行解码策略…

Speculative Decoding投机采样的核心思想 大模型推理加速领域，Speculative Decoding（投机采样）是近年最受关注的方案之一。传统自回归解码每次只生…