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
作者:归人云淡风轻
时间:2025-04-30
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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
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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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