【生成式人工智能-十一一个不修改模型就能加速语言模型生成的方法】

speculative decoding 是一个适用于目前生成模型的加速方法，不需要修改模型，就可以大大加速模型的生成速度。

现在语言模型的一个弊端

现在语言模型用autoregressive decoding方法生成输出内容的时候，由于其底层实现机制是decoder按照顺序一步步生成的，没有办法并行，所以生成的速度很慢。

克服它的一个方法就是speculative decoding，模型之外，外挂一个预言家，多预言一个就加速一倍。

speculative decoding

现在就是要多加上一个speculative decoding模块，它生成速度很快，它的所用就是用来预测语言模型下一个要生成的是什么。这样就可以把语言模型原本串行的操作，变成并行的。原本语言模型的输入的，和 输入加 speculative decoding 预测的下一个token 一起输入到语言模型里，这样语言模型就一次可以并行处理两个输入，生成两个输出了，如图：

还是用机器翻译来举个例子：

• 原本的输入形式：

输入：机器学习，输出 machine
输入： 机器学习 ,merchine，输出 learning
输入 ：机器学习 ,merchine，输出 end

• 加上预言模块后：
  输入一次变成两个 也就是原本输入中的上面的前两条一起输入给语言模型，也就是：
  不仅输入

机器学习，

，还要用 speculative decoding 预言到的machine ，形成

机器学习，machine
上面两个一起输入给语言模型，让它输出。

如果 speculative decoding一次预测一个，那么速度就可以提升为原来的2倍，一次预测2个token，就可以提升3倍：

看到这里你i肯定会想，难道预言家不会犯错么，上面一次预测的这两个token万一有错误呢？

预言家预测的问题

预言家必然不可能都预测准确，要不然语言模型还有什么用，下面我们看看预测错误会出现什么情况：
假如正确的输出是一个红一个黄的token，但是预言家预预测出了一个红一个灰的token，也就是预测错误了一个，那情况就如下：

这情况下，第三步是错误，但是前两步是正确的呢，速度还是提升了。极端的，预言家全部都没预测对，但是不影响原来一个token的输出，只是多了一点预言家的预测时间，和多了一些运算资源，但是几乎可以忽略。
总之，好处多余坏处。那么预言家 speculative decoding 如何实现呢

speculative decoding 模块的实现方法

speculative decoding 诉求就是速度快，可以犯点错，下面有三个方法可以实现这个诉求

NAT Non-autoregressive

我们可以用 Non-autoregressive 来实现这个，它的实现方式就是生成速度快，但是生成的没那么准确。

把输入放到NAT的模型里面，同时预测多个输出

模型压缩

可以压缩模型，比如模型量化等很多方法可以压缩模型，用小模型去作为预言家

使用搜索引擎

可以直接联网输入，把搜索到的拿出来作为预言的token

一些更复杂些的speculative decoding 实现方式

一个预言家预测准确的情况无法确定，但是我们可以放多个预言家，这样会耗费计算资源，但是预言准确的命中率会大大提升。