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探究投机采样对大型语言模型推理精度的无损性:数学证明与实验验证

投机采样:加速大型语言模型推理的新途径 自2018年Mitchell Stern等人提出投机采样的概念以来,这一技术已成为加速大型语言模型(LLM)推理的关键方法之一。随着Lookahead Decoding、REST、Medusa 和 EAGLE 等后续工作的推进,投机采样的效能得到了显著提升。本文旨在解答一个核心问题:投机采样是否会影响LLM的原始准确度? 答案是:不会。 标准的投机采样算法在理论上和实践上都是无损的。接下来,我们将通过详细的数学分析和直观的图表解释来展示这一点。 数学证明:投机采样的无损性 投机采样的核心公式可定义如下...