投機解碼：帶有實施示例的指南

>投機解碼：加速大型語言模型（LLMS）以進行更快的響應。 該技術可顯著提高LLM速度，而不會通過採用較小，更快的“草稿”模型來產生初始預測，而不必犧牲輸出質量，該預測然後是一個較大，更強大的模型。 這種並行處理方法大大降低了潛伏期。

核心概念涉及一個兩個階段的過程：使用較小模型的快速“草稿”生成階段，然後使用較大，更準確的模型進行驗證和改進階段。這類似於作者和編輯協作，該協作草案模型提供了初始文本，並且較大的模型充當編輯器，糾正和增強輸出。

它的工作方式：

1. 草稿生成：一個較小，更快的模型（例如，gemma2-2b-it）生成多個潛在的令牌序列。 >
>並行驗證：
2. 較大的模型（例如，gemma2-9b-it）同時評估這些序列，接受準確的預測並糾正不准確的預測。 >
>
3. 最終輸出：將精製的輸出結合了準確的草稿預測和校正。 與傳統解碼的比較

傳統解碼會依次生成令牌，從而導致響應時間較慢。相比之下，投機解碼可提供大量速度提高（30-40％），從大約25-30秒降低到15-18秒。 它還優化了內存使用率（將26 GB的要求從26 GB減少到14 GB），並降低了計算需求（降低50％）。

使用GEMMA2模型的實現

> 提供的代碼演示了使用GEMMA2模型進行投機解碼。 它涉及：

1. 模型和令牌設置：加載較小（草稿）和較大（驗證）GEMMA2模型及其相應的象徵器。 還建議替代模型對。
2. >自動回歸（正常）推理：僅建立了使用較大模型的基線推理方法。
3. >投機解碼實現：該代碼實現了草案生成，並行驗證（使用log-likelihienhienhood areculation）和最終輸出步驟。 >
>延遲測量：
4. 一個函數比較了正常推理和投機解碼的延遲。 log-likelihoods是對模型草案準確性的度量。 > 測試和評估：
>代碼用五個不同的提示測試該方法，併計算這兩種方法的平均延遲和令牌。 結果表明，通過投機解碼進行了顯著提高。
5. >
>用於進一步優化的量化：使用BitsandBytes庫進行4位量化探索，以進一步降低內存使用情況並提高推理速度。 該技術會壓縮模型權重，從而導致更有效的內存訪問和更快的計算。 結果顯示了量化的額外延遲改進。

>

>應用和挑戰：本文通過討論投機解碼（聊天機器人，翻譯，內容生成，遊戲）的廣泛應用及其挑戰（內存開銷，模型調整，實施複雜性，兼容性，兼容性，兼容性，驗證，驗證費用和有限的少量處理支持）。

總而言之，投機解碼提供了一種有希望的方法來加速LLM，增強其響應能力並使其適合於更廣泛的資源受限應用程序。 儘管仍然存在挑戰，但潛在的好處是巨大的。

以上是投機解碼：帶有實施示例的指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！