Вероятностная проверка согласия играет решающую роль в спекулятивном декодировании, гарантируя, что токены, генерируемые меньшим «черновым» моделью, соответствовали распределению вывода более крупной базовой модели. Этот процесс необходим для поддержания качества и последовательности генерируемого текста, используя при этом повышение эффективности, предлагаемое спекулятивным декодированием.
Обзор спекулятивного декодирования
Спекулятивное декодирование включает в себя использование меньшей модели, часто называемой спекулянтом или черновой моделью, для прогнозирования следующих нескольких токенов в последовательности. Эти прогнозы затем подтверждаются на выходе более крупной, более точной модели (базовая модель), чтобы убедиться, что они являются правдоподобными в соответствии с распределением базовой модели [1] [4]. Этот шаг проверки - то, где вероятностная проверка соглашения вступает в игру.
Проверка вероятностного соглашения
1. Процесс проверки: после того, как черновая модель генерирует токен, тот же вход подается в базовую модель, чтобы предсказать следующий токен. Вероятность токена, сгенерированного черновой моделью, сравнивается с вероятностью, назначенной базовой моделью. Если токен черновой модели имеет вероятность, меньше или равную вероятности базовой модели, она принимается; В противном случае это отвергается [1].
2. Вероятностное выравнивание: цель состоит в том, чтобы убедиться, что выходы черновой модели выровняются с распределением базовой модели. Это выравнивание имеет решающее значение, поскольку оно позволяет спекулятивному декодированию генерировать токены, которые, вероятно, будут приняты базовой моделью, тем самым поддерживая качество вывода при ускорении процесса вывода [1] [4].
3. Эффективность и качество компромисс: вероятностная проверка соглашения помогает сбалансировать эффективность и качество. Принимая токены, которые, вероятно, в соответствии с базовой моделью, спекулятивное декодирование может генерировать несколько токенов параллельно, не ставя под угрозу качество выхода. Этот подход значительно снижает латентность по сравнению с традиционными ауторегрессивными моделями, которые генерируют токены последовательно [4] [5].
4. Адаптация к различным сценариям: в сценариях вывода с несколькими выборками вероятностная проверка соглашения может быть адаптирована для использования консенсуса по параллельным путям генерации. Анализируя структурные паттерны и агрегируя последовательности консенсусных токенов, спекулятивное декодирование может улучшить скорость принятия проекта и уменьшить задержку без необходимости внешних моделей или баз данных [2].
Заключение
Таким образом, вероятностная проверка согласия является жизненно важным компонентом спекулятивного декодирования, гарантируя, что повышение эффективности от параллельной обработки не ставит под угрозу качество сгенерированного текста. Проверив выравнивание выравниваний модели с распределением базовой модели, спекулятивное декодирование может достичь значительных улучшений скорости при сохранении качества выходного производства.
Цитаты:
[1] https://blog.codingconfessions.com/p/a-selective-survey-ofpeculative-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-peculative-actionbity-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/