AdaSPEC：用于高效投机解码器的选择性知识蒸馏
发布: (2025年12月16日 GMT+8 13:42)
3 min read
原文: Dev.to
Source: Dev.to
引言
AdaSPEC 是一种新方法，通过使用一个小的 草稿模型 进行初始生成，然后由更大的模型进行验证和纠正，从而加速大型语言模型的推理。
工作原理
- 选择性知识蒸馏：草稿模型仅在“容易”的数据部分进行训练，而更困难的 token 则交由大模型处理。
- 参考助手：一个辅助组件会标记棘手的词汇，使草稿模型能够专注于它能够可靠生成的内容。
- 提升接受率：在训练过程中跳过难以匹配的词汇，系统能够接受更大比例的草稿，从而减少大模型需要重新处理的工作量。
好处
- 更快的生成：整体文本生成速度更快，且不牺牲质量。
- 更高的质量：实验表明，AdaSPEC 往往比以往的投机解码方法产生更好的结果。
- 广泛适用性：在简单算术、短指令、代码片段和摘要等任务上均表现出色。
实验结果
测试显示，AdaSPEC 在多种基准上同时提升了速度和输出质量，始终优于旧的投机解码方法。
含义
AdaSPEC 能显著降低用户获取快速 AI 响应的延迟，使大型模型在智能手机和网络服务等设备上的部署更加实用。
阅读完整文章和综合评测：
AdaSPEC: Selective Knowledge Distillation for Efficient Speculative Decoders
本分析与评测主要由 AI 生成和组织，内容仅供信息快速浏览和参考。