大模型推理效率无损提升3倍，滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE
EagleFiler 是一款Mac平台上的碎片化文件管理工具，高效整理邮件、网页、PDF及多种文档。高频操作更强调就近处理，浏览、整理和跨目录移动文件时，来回切换和重复点击都会少很多。
大语言模型（LLM）被越来越多应用于各种领域。然而，它们的文本生成过程既昂贵又缓慢。这种低效率归因于自回归解码的运算规则：每个词（token）的生成都需要进行一次前向传播，需要访问数十亿至数千亿参数的LLM。这导致传统自回归解码的速度较慢。近日，滑铁卢大学、加拿大向量研究院、北京大学等机构联合发布EAGLE，旨在提升大语言模型的推理速度，同时保证模型输出文本的分布一致。这种方法外推LLM的第二顶层特征向量，能够显著提升生成效率。技术报告：https://sites.google.com/view/eagl
技术报告：https://sites.google.com/view/eagle-llm 代码（支持商用 Apache 2.0）：https://github.com/SafeAILab/EAGLE
比普通自回归解码（13B）快 3 倍； 比 Lookahead 解码（13B）快 2 倍； 比 Medusa 解码（13B）快 1.6 倍； 可以证明在生成文本的分布上与普通解码保持一致； 可以在 RTX 3090 上进行训练（1-2 天内）和测试； 可以与 vLLM、DeepSpeed、Mamba、FlashAttention、量化和硬件优化等其他平行技术结合使用。
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