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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…- 20
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