AI硬體與軟體堆疊
關於加速大型語言模型推論的「推測解碼(speculative decoding)」之概念,下列何者正確?
- A隨機猜測答案,直接輸出
- B以小型模型預先草擬到數個token之後,再由大型模型一次集中驗證,將正確的部分一併採用
- C將大型模型的層減半來使用
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正確答案:B. 以小型模型預先草擬到數個token之後,再由大型模型一次集中驗證,將正確的部分一併採用
由於解碼受記憶體限制,無論大型模型計算1個token,還是集中計算數個token,讀取權重的時間幾乎相同。因此先由輕量的小型模型預測接下來的數個token,大型模型則以一次順向傳播集中確認,將正確的部分一併採用。若預測的命中率高,大型模型的呼叫次數就會減少,在不改變輸出品質的情況下變快。
- A. 猜測的答案必定會由大型模型加以確認。
- B. 正確。可以讓結果與單獨使用大型模型時相同。
- C. 大型模型是照原樣使用。