S

Speculative Decoding

Также известен как: Спекулятивное декодирование, Draft-Target Decoding
Машинное обучение

Определение

Speculative Decoding — метод ускорения inference LLM, где маленькая модель генерирует черновые токены, а большая модель верифицирует их параллельно.

Простое объяснение

Speculative Decoding — как работа главного редактора с младшим. Младший быстро пишет черновик, главный за один просмотр принимает хорошие абзацы и отмечает плохие для переработки.

Подробнее

Speculative Decoding использует тот факт, что проверить несколько токенов можно за одно обращение к большой модели. Маленькая "draft" модель (7B) быстро генерирует k токенов-кандидатов, затем большая "target" модель (70B) за один forward pass проверяет их все. Принятые токены используются, отвергнутые — перегенерируются. При высоком acceptance rate это даёт 2-3x ускорение без потери качества. Используется в Medusa, SpecInfer, Google PaLM.

Связанные термины

Machine Learning

Машинное обучение — область AI, в которой алгоритмы обучаются на данных, выявляя закономерности и делая предсказания без явного программирования правил.

FlashAttention

FlashAttention — алгоритм вычисления attention, оптимизированный для GPU, который значительно снижает использование памяти и ускоряет обучение и inference.

Unsupervised Learning

Обучение без учителя — тип машинного обучения, при котором модель находит скрытые паттерны в данных без предварительной разметки.

DPO

Direct Preference Optimization — упрощённая альтернатива RLHF, которая напрямую оптимизирует модель на данных предпочтений без необходимости отдельной reward model.

Фича

Фича (признак, feature) — входной параметр или характеристика данных, используемая ML-моделью для обучения и предсказаний.

Transformer

Трансформер — архитектура нейронной сети с механизмом внимания (attention), ставшая основой современных языковых моделей и генеративного AI.