大模型推理优化篇之投机采样Decoding

大模型推理优化篇之投机采样Decoding

大模型推理优化篇之投机采样Decoding

大模型推理优化篇之投机采样Decoding

大模型推理优化篇之投机采样Decoding

大模型推理优化篇之投机采样Decoding

大模型推理优化篇之投机采样Decoding

大模型推理优化篇之投机采样Decoding🌟🌟🌟投机采样可以从解码方式上缓解内存访问带宽的瓶颈,并且保证了原始大模型和近似小模型输出分布保持一致。
1⃣️投机采样使用两个模型,一个是原始大模型,一个是参数更少,规模更小的近似小模型。近似模型用来进行自回归采样Decoding,一次可以生成N个tokens,原始大模型对小模型生成的tokens进行评估,可以

欢迎关注我们icml中稿,glide with a cape,效果更好

© 版权声明

相关文章

没有相关内容!

2 条评论

  • 头像
    PreciousMetonymy 投稿者

    哈哈哈哈,回头拜读一下佬的文章

    无记录
    回复
  • 头像
    婉豫 读者

    ji

    无记录
    回复