投机采样会损失大语言模型的推理精度吗？
Mitchell Stern 等人于 2018 年提出了投机采样的原型概念。这种方法后来被各种工作进一步发展和完善，包括 Lookahead Decoding、REST、Medusa 和 EAGLE，投机采样显著加快了大型语言模型 (LLM) 的推理过程。一个重要的问题是：LLM 中的投机采样会损害原始模型的准确性吗？先说答案：不会。标准的投机采样算法是无损的，本文将通过数学分析和实验来证明这一点…- 32
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