Die probabilistische Überprüfung spielt eine entscheidende Rolle bei der spekulativen Dekodierung, indem sichergestellt wird, dass die von einem kleineren "Entwurf" -Modell erzeugten Token mit der Ausgangsverteilung eines größeren Basismodells übereinstimmen. Dieser Prozess ist wichtig, um die Qualität und Konsistenz des generierten Textes aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die Effizienzgewinne zu nutzen, die durch spekulative Dekodierung angeboten werden.
Übersicht über die spekulative Decodierung
Die spekulative Decodierung umfasst die Verwendung eines kleineren Modells, das häufig als Spekulant- oder Entwurfsmodell bezeichnet wird, um die nächsten paar Token in einer Sequenz vorherzusagen. Diese Vorhersagen werden dann gegen die Ausgabe eines größeren, genaueren Modells (das Basismodell) verifiziert, um sicherzustellen, dass sie gemäß der Verteilung des Basismodells plausibel sind [1] [4]. In diesem Überprüfungsschritt kommt die Probabilistische Überprüfung der Vereinbarung ins Spiel.
Probabilistische Überprüfung der Vereinbarung
1. Überprüfungsprozess: Nachdem das Entwurfsmodell ein Token generiert, wird die gleiche Eingabe in das Basismodell eingespeist, um das nächste Token vorherzusagen. Die Wahrscheinlichkeit des vom Entwurfsmodell erzeugten Token wird mit der vom Basismodell zugewiesenen Wahrscheinlichkeit verglichen. Wenn das Token des Modells des Modells eine Wahrscheinlichkeit von weniger oder gleich der zugewiesenen Wahrscheinlichkeit des Basismodells hat, wird es akzeptiert. Ansonsten wird es abgelehnt [1].
2. Probabilistische Ausrichtung: Ziel ist es, sicherzustellen, dass die Ausgaben des Modells des Modells auf die Verteilung des Basismodells ausgerichtet sind. Diese Ausrichtung ist entscheidend, da die spekulative Decodierung Token erzeugt, die wahrscheinlich vom Basismodell akzeptiert werden, wodurch die Qualität der Ausgabe aufrechterhalten wird und gleichzeitig den Inferenzprozess beschleunigt [1] [4].
3. Effizienz und Qualitätskompromiss: Probabilistische Überprüfung hilft, Effizienz und Qualität auszugleichen. Durch die Akzeptanz von Token, die wahrscheinlich dem Basismodell entsprechen, kann die spekulative Dekodierung mehrere Token parallel erzeugen, ohne die Ausgangsqualität zu beeinträchtigen. Dieser Ansatz reduziert die Latenz im Vergleich zu herkömmlichen autoregressiven Modellen signifikant, die nacheinander Token erzeugen [4] [5].
4. Anpassung an verschiedene Szenarien: In Inferenzszenarien mit mehreren Stichproben kann die prüfbare Überprüfung der Vereinbarung angepasst werden, um den Konsens über parallele Erzeugungspfade hinweg zu nutzen. Durch die Analyse von Strukturmustern und aggregierter Konsensus -Token -Sequenzen kann die spekulative Decodierung die Annahmeraten der Entwürfe verbessern und die Latenz verringern, ohne externe Modelle oder Datenbanken zu erfordern [2].
Abschluss
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die probabilistische Überprüfung der Vereinbarung ein wesentlicher Bestandteil der spekulativen Dekodierung ist und sicherstellt, dass die Effizienzgewinne aus der parallelen Verarbeitung die Qualität des generierten Textes nicht beeinträchtigen. Durch die Überprüfung der Ausrichtung von Entwurfsmodellausgaben mit der Verteilung des Basismodells kann die spekulative Decodierung erhebliche Geschwindigkeitsverbesserungen erzielen und gleichzeitig die Ausgangsqualität aufrechterhalten.
Zitate:
[1] https://blog.codingconfessions.com/p/a-sselective-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-isspeculative-decoding-speculative-Activity-728642871885643776-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/