LongSpark:固定成本并行草稿的投机解码
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LongSpark:固定成本并行草稿的投机解码
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AI 综述
Hao-Yuan He 等作者发布论文提出 LongSpark 块扩散草稿模型,用于投机解码。该模型从目标模型的验证过程中提取固定大小的多尺度视图,使草稿解码成本不随前缀长度增长,也无需维护随上下文增长的持久状态。 作者称,在多种模型规模和真实服务条件下,LongSpark 取得端到端效率 SOTA,长上下文任务中每输出 token 时间最低,同时将草稿模型的上下文状态缩减数个数量级。上述效果为论文作者的说法。
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最新进展10月27日 12:00
LongSpark:用固定成本并行草稿模型实现高效投机解码报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AILongSpark:用固定成本并行草稿模型实现高效投机解码
LongSpark 提出一种块扩散草稿模型,通过从目标模型的验证过程中提取固定大小的多尺度视图,使草稿解码成本完全独立于前缀长度,无需随上下文增长的持久状态。在多种模型规模和真实服务条件下,LongSpark 取得端到端效率 SOTA,长上下文任务中每输出 token 时间最低,同时将草稿模型的上下文状态缩减数个数量级。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。