Verificarea acordului probabilistic joacă un rol crucial în decodarea speculativă, asigurându -se că jetoanele generate de un model de „proiect” mai mic se aliniază distribuției de ieșire a unui model de bază mai mare. Acest proces este esențial pentru menținerea calității și consistenței textului generat, utilizând în același timp câștigurile de eficiență oferite de decodarea speculativă.
Prezentare generală a decodării speculative
Decodarea speculativă implică utilizarea unui model mai mic, adesea denumit modelul de speculator sau de proiect, pentru a prezice următoarele câteva jetoane dintr -o secvență. Aceste predicții sunt apoi verificate împotriva producției unui model mai mare, mai exact (modelul de bază) pentru a se asigura că sunt plauzibile în funcție de distribuția modelului de bază [1] [4]. Această etapă de verificare este locul în care intră în joc verificarea acordului probabilistic.
Verificarea Acordului probabilistic
1. Procesul de verificare: După ce modelul de proiect generează un jeton, aceeași intrare este introdusă în modelul de bază pentru a prezice următorul simbol. Probabilitatea jetonului generat de modelul de proiect este comparată cu probabilitatea atribuită de modelul de bază. Dacă jetonul modelului modelului are o probabilitate mai mică sau egală cu probabilitatea alocată modelului de bază, aceasta este acceptată; În caz contrar, este respins [1].
2. Alinierea probabilistică: Scopul este să se asigure că ieșirile modelului de proiect sunt aliniate la distribuția modelului de bază. Această aliniere este crucială, deoarece permite decodării speculative să genereze jetoane care pot fi acceptate de modelul de bază, menținând astfel calitatea producției în timp ce accelerează procesul de inferență [1] [4].
3. Eficiența și compensarea calității: verificarea acordului probabilistic ajută la echilibrarea eficienței și calității. Prin acceptarea jetoanelor care sunt probabil în funcție de modelul de bază, decodarea speculativă poate genera mai multe jetoane în paralel, fără a compromite calitatea ieșirii. Această abordare reduce semnificativ latența în comparație cu modelele autoregresive tradiționale, care generează jetoane secvențial [4] [5].
4. Adaptarea la diferite scenarii: în scenarii de inferență cu mai multe eșantioane, verificarea acordului probabilistic poate fi adaptată pentru a efectua consensul pe căi de generare paralelă. Analizând tiparele structurale și agregarea secvențelor de jetoane de consens, decodarea speculativă poate îmbunătăți proiectele de rate de acceptare și poate reduce latența fără a necesita modele externe sau baze de date [2].
Concluzie
În rezumat, verificarea acordului probabilistic este o componentă vitală a decodării speculative, asigurându -se că câștigurile de eficiență din procesarea paralelă nu compromit calitatea textului generat. Prin verificarea alinierii ieșirilor de modele de proiect cu distribuția modelului de bază, decodarea speculativă poate obține îmbunătățiri semnificative ale vitezei, menținând în același timp calitatea producției.
Citări:
[1] https://blog.codingconfessions.com/p/a-selective-survey-of-peculative-coding
[2] https://arxiv.org/html/2503.05330v1
[3] https://arxiv.org/html/2412.10418v2
[4] https://www.linkedin.com/posts/maxbuckley_what-is-peculative-decoding-peculative-activity-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/