小模型如何助力大模型推理加速？这是一个hen有意思的问题，哈哈！

说实话，大模型推理加速一直是个老大难问题。

咱就是说大模型动辄几十亿参数，推理起来慢得跟蜗牛一样。

但Zui近有个技术叫Speculative Decoding，让人眼前一亮。

Speculative Decoding：小模型猜测，大模型验证

核心思想hen简单：用小模型"猜"几个token，然后大模型一次性验证。

你懂的，这样就Neng并行计算，提高效率。

加速比 = 1 / 其中：- K：猜测token数- α：小模型与大模型的速度比

理想情况下Ru果小模型猜的全部正确，加速比Neng达到3-4倍。

但实际上，小模型的猜测不可Neng100%准确。

关键问题：如何保证输出质量？

这就涉及到拒绝采样了。

简单来说就是大模型验证时Ru果发现小模型猜错了就拒绝后面的猜测，用大模型的输出替代。

def speculative_decoding: tokens = tokenize while not_finished: # 小模型猜测K个token draft_tokens = for _ in range: logits = draft_model token = sample draft_tokens.append # 大模型并行验证 target_logits = target_model # 接受/拒绝 for i in range: if target_logits == draft_tokens: tokens.append else: # 拒绝后续所有，用大模型的输出替代 tokens.append break return tokens

有人可Neng会问，为什么百度不收录我的文章？

答案可Neng是因为内容质量、关键词优化或者服务器问题等原因导致的。

你需要检查一下你的网站是否符合百度的收录标准。

EAGLE：特征层猜测，提升接受率

EAGLE是Zui近新出的一个方法，它不是在token层猜测，而是在特征层进行猜测。

EAGLE：Target Model: token → hidden_state EAGLE Head: hidden_state → hidden_state' Target Model: hidden_state' → token

这样Zuo的好处是Neng大大提高接受率，从而进一步提升加速比。

实战效果：Llama-2-70B加速比高达3.6x

Llama--70B + EAGLE，单卡A100

吞吐量: 12.6 tok/s

加速比: 3.6x

接受率: 95%

Speculative Decoding的优势与挑战 优势：显著提升推理速度，质量无损

推理加速明显，通常Neng达到2-3倍加速比，部分场景可达4倍以上；

输出质量无损: 通过拒绝采样保证与大模型完全一致;

面临的挑战与改进方向

小模型选型 需精心调优，目前尚无统一理论指导Zui佳draft模型 选择；

动态调整K值 是关键，可根据置信度实时优化猜测长度；

工程实现细节 影响巨大，如量化、剪枝等trick可进一步压榨性Neng。

# 标准自回归推理 def autoregressivegenerate: tokens = tokenize for _ in range: logits = model nexttoken = sample tokens.append return tokens

问题 每次前向传播只生成1个token，GPU利用率极低。害，你说这该如何是好 ？

实战：llama.cpp量化Draft

场景 Llama--70B Q4KM + Llama--7B Q4KM draft，单卡A100。说实话，这种组合hen常见啊！咱就是说……不对不对，应该是这种配置hen流行！你懂的～

...

六、效果验证：综合对比

Llama--70B，不同方案对比

标准推理

Speculative Decoding

EAGLE

方法	吞吐量	加速比
标准推理	.8	1x
+ Llama--7B draft	.4	.5x↑
+ EAGLE	12.6	.6x↑

. 咱就是说这个对比结果还是挺惊人的！

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