是一種通過結合大型模型與草稿模型來提高令牌生成速率的技術。此方法在自然語言處理任務中尤爲有效,旨在加速文本生成過程。
過程:在推測解碼中,首先使用大型模型進行深度推理,生成初步的輸出,然後將這些輸出傳遞給草稿模型進行進一步處理。草稿模型通常較小且運行速度較快,能够迅速生成最終結果,從而提高整體的生成速度。
應用:推測解碼在實時應用中表現突出,例如聊天機器人和在綫翻譯工具,能够快速響應用戶請求,提供流暢的交互體驗。
已更新:11月5日
是一種通過結合大型模型與草稿模型來提高令牌生成速率的技術。此方法在自然語言處理任務中尤爲有效,旨在加速文本生成過程。
過程:在推測解碼中,首先使用大型模型進行深度推理,生成初步的輸出,然後將這些輸出傳遞給草稿模型進行進一步處理。草稿模型通常較小且運行速度較快,能够迅速生成最終結果,從而提高整體的生成速度。
應用:推測解碼在實時應用中表現突出,例如聊天機器人和在綫翻譯工具,能够快速響應用戶請求,提供流暢的交互體驗。
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