LayerSkip自推測解碼 加速大模型推理省算力
推測解碼通常需要額外的草稿模型,而LayerSkip論文提出的自推測解碼只需一個模型即可完成起草與驗證,為大語言模型的推理加速提供了新思路。
早期層起草
方法出自論文LayerSkip: Enabling Early-Exit Inference and Self-Speculative Decoding,利用同一模型的早期層生成候選token,再交由後期層驗證,從而實現高效的文本生成。

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