韩国科学技术研究院和KT的研究人员推出“投机性解码”（Speculative Decoding），提高大语言模型（LLMs）在多语言环境中的推理速度，通过这种方法，可以显著加快模型在多语言设置下的推理时间。论文还提到，通过这种方法，他们能够在保持翻译质量的同时，显著提高翻译速度，这对于需要快速翻译服务的场景非常有用。此外，研究者们还探讨了这种方法在不同硬件上的表现，以及在不同语言对之间的速度提升情况。
例如，你正在使用一个多语言的聊天机器人，当用户用德语输入问题时，系统需要快速给出英文回答。使用投机性解码方法，一个小型的助手模型会快速生成可能的回答草稿，然后大型语言模型会验证这些草稿并给出最终的准确回答。这种方法比传统的自回归解码方法快得多，因为它可以同时进行草稿的生成和验证，大大减少了等待时间。
主要功能和特点：
- 提高推理速度：通过投机性解码，研究者们成功地提高了LLMs在多语言翻译等任务中的推理速度。
- 语言特定的草稿模型：研究者们训练了针对特定语言的草稿模型，这些模型通过预训练和微调策略来优化性能。
- 推理时间的显著减少：与之前的方法相比，新方法在推理时间上有显著的提速。
工作原理：
投机性解码采用“起草-验证-接受”的范式来实现快速推理：
- 起草：使用一个计算成本较低的助手模型（Mp）来预测未来的令牌（tokens）。
- 验证：目标LLM（Mq）评估每个令牌是否与其自身预测一致。
- 接受：符合验证标准的令牌将被保留，不符合的将被丢弃或纠正，并重复起草-验证循环。
研究者们提出了一种预训练和微调的策略来训练草稿模型，使其更好地与目标LLM的输出对齐。这种方法首先在大量数据上预训练模型，然后在特定语言任务上进行微调。
具体应用场景：
这项技术可以应用于多种需要快速响应的多语言处理场景，例如：
- 机器翻译：在多语言翻译服务中，能够快速生成翻译结果。
- 实时对话系统：在需要处理多种语言的聊天机器人或客户服务系统中，可以快速生成回答。
- 多语言内容生成：在需要生成多语言内容的应用中，比如社交媒体或新闻网站，可以加速内容的生成过程。
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