A verificação de concordância probabilística desempenha um papel crucial na decodificação especulativa, garantindo que os tokens gerados por um modelo "rascunho" menor alinhem com a distribuição de saída de um modelo de base maior. Esse processo é essencial para manter a qualidade e a consistência do texto gerado, alavancando os ganhos de eficiência oferecidos pela decodificação especulativa.
Visão geral da decodificação especulativa
A decodificação especulativa envolve o uso de um modelo menor, geralmente chamado de especulador ou modelo de rascunho, para prever os próximos tokens em uma sequência. Essas previsões são então verificadas contra a saída de um modelo maior e mais preciso (o modelo base) para garantir que sejam plausíveis de acordo com a distribuição do modelo básico [1] [4]. Esta etapa de verificação é onde a verificação de acordo probabilístico entra em jogo.
Contrato probabilístico##
1 Processo de verificação: Depois que o modelo de rascunho gera um token, a mesma entrada é alimentada no modelo básico para prever o próximo token. A probabilidade do token gerado pelo modelo de rascunho é comparado com a probabilidade atribuída pelo modelo base. Se o token do modelo de rascunho tiver uma probabilidade menor ou igual à probabilidade atribuída do modelo base, ele será aceito; Caso contrário, é rejeitado [1].
2. Alinhamento probabilístico: o objetivo é garantir que as saídas do modelo de rascunho estejam alinhadas com a distribuição do modelo básico. Esse alinhamento é crucial porque permite que a decodificação especulativa gere tokens que provavelmente serão aceitos pelo modelo base, mantendo assim a qualidade da saída enquanto acelera o processo de inferência [1] [4].
3. Eficiência e troca de qualidade: a verificação probabilística da verificação ajuda a equilibrar a eficiência e a qualidade. Ao aceitar tokens que provavelmente são de acordo com o modelo básico, a decodificação especulativa pode gerar vários tokens em paralelo sem comprometer a qualidade da saída. Essa abordagem reduz significativamente a latência em comparação com os modelos autorregressivos tradicionais, que geram tokens sequencialmente [4] [5].
4. Adaptação a diferentes cenários: Em cenários de inferência de várias amostras, a verificação de concordância probabilística pode ser adaptada para alavancar o consenso nos caminhos de geração paralela. Ao analisar padrões estruturais e agregar sequências de token de consenso, a decodificação especulativa pode melhorar as taxas de aceitação do projeto e reduzir a latência sem a necessidade de modelos ou bancos de dados externos [2].
Conclusão
Em resumo, a verificação de concordância probabilística é um componente vital da decodificação especulativa, garantindo que os ganhos de eficiência do processamento paralelo não comprometam a qualidade do texto gerado. Ao verificar o alinhamento das saídas do modelo de rascunho com a distribuição do modelo base, a decodificação especulativa pode obter melhorias significativas de velocidade, mantendo a qualidade da saída.
Citações:
[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/postss/maxbuckley_what-is-speculative-decoding-speculative-ativity-7286422871885643776-sngb
[5] https://mlops.substack.com/p/speculative-decoding-for-llm
[6] https://openreview.net/pdf?id=WSQPNEMVLU
[7] https://philkrav.com/postss/speculative/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1iu8f7s/speculative_decoding_can_identify_broken_quants/