Pravděpodobnostní kontrola dohody hraje klíčovou roli při spekulativním dekódování tím, že tokeny generované menším „návrhem“ modelu jsou v souladu s distribucí výstupu většího základního modelu. Tento proces je nezbytný pro udržení kvality a konzistence generovaného textu a zároveň využívá zvýšení účinnosti nabízených spekulativním dekódováním.
Přehled spekulativního dekódování
Spekulativní dekódování zahrnuje použití menšího modelu, často označovaného jako spekulator nebo model tahu, k predikci několika příštích žetonů v sekvenci. Tyto předpovědi jsou poté ověřeny proti výstupu většího a přesnějšího modelu (základního modelu), aby se zajistilo, že jsou věrohodné podle rozdělení základního modelu [1] [4]. Tento krok ověření je místem, kde se do hry vstupuje pravděpodobnostní kontrola.
Pravděpodobnostní kontrola dohody
1. Proces ověřování: Po generování modelu návrhu je stejný vstup přiváděn do základního modelu, který předpovídá další token. Pravděpodobnost tokenu generovaného návrhem modelu je porovnána s pravděpodobností přiřazenou základním modelem. Pokud má token návrhu modelu pravděpodobnost menší nebo rovna přiřazené pravděpodobnosti základního modelu, je přijímán; Jinak je odmítnut [1].
2. pravděpodobnostní zarovnání: Cílem je zajistit, aby výstupy modelu modelu byly sladěny s distribucí základního modelu. Toto zarovnání je zásadní, protože umožňuje spekulativnímu dekódování generovat tokeny, které budou pravděpodobně přijímány základním modelem, a tak udržuje kvalitu výstupu při zrychlení inferenčního procesu [1] [4].
3. Účinnost a kompromis pro kvalitu: Kontrola pravděpodobnostní dohody pomáhá vyrovnat efektivitu a kvalitu. Přijetím žetonů, které jsou pravděpodobně podle základního modelu, může spekulativní dekódování generovat více tokenů paralelně bez ohrožení kvality výstupu. Tento přístup významně snižuje latenci ve srovnání s tradičními autoregresivními modely, které generují tokeny postupně [4] [5].
4. Přizpůsobení se různým scénářům: Ve více vzorcích inferenčních scénářích může být kontrola pravděpodobnostního dohody upravena tak, aby využila konsenzus přes paralelní generační cesty. Analýzou strukturálních vzorců a agregace sekvencí konsensu tokenu může spekulativní dekódování zlepšit míru přijímání konceptu a snížit latenci bez vyžadování externích modelů nebo databází [2].
Závěr
Stručně řečeno, kontrola pravděpodobnostní dohody je důležitou součástí spekulativního dekódování, což zajišťuje, že efektivita zvýšení paralelního zpracování neohrožuje kvalitu generovaného textu. Ověřením zarovnání výstupů modelu s distribucí základního modelu může spekulativní dekódování dosáhnout významného zlepšení rychlosti při zachování kvality výstupu.
Citace:
[1] https://blog.codingconfessions.com/p/a-selective-survey-of-speculative-decoding
[2] https://arxiv.org/html/2503.05330v1
[3] https://arxiv.org/html/2412.10418v2
[4] https://www.linkedin.com/posts/maxbuckley_what-is-speculative-decoding-speculative-aktivity-7286422871885643776-sngb
[5] https://mlops.substack.com/p/speculative-decoding-for-llm
[6] https://openreview.net/pdf?id=wsqpnemvlu
[7] https://philkrav.com/posts/speculative/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1iu8f7s/speculative_decoding_can_identify_Broken_quants/