概述
它打破了严格的一次一个令牌的瓶颈。
深入探讨
前瞻解码使用目标语言模型，无需单独训练的草稿模型。它建立在对猜测的未来标记位置的雅可比式并行迭代的基础上，收集候选 n-gram，并根据目标的下一个标记预测验证候选对象。其前瞻和验证分支可以打包到一个模型通道中。候选猜测不会自动成为有效的输出；验证确定可以提交的前缀。对于贪婪解码，验证保留目标的贪婪延续。保持分布的采样解码需要适当的验证和采样过程，而不仅仅是使用相同的网络。该方法用额外的并行计算来换取更少的顺序解码步骤，因此加速取决于可用的硬件和工作负载。
现实世界的实施
自托管 Llama 或 Vicuna 等开放模型，具有更快的延迟，无需训练或加载任何辅助草稿模型。
减少长格式生成（例如论文或代码）的顺序解码步骤的数量，其中触发器很多，但步骤是瓶颈。
集成到推理库中（原始版本提供了与 FlashAttention 兼容的实现），以提高现有 GPU 的吞吐量。
通过用额外的并行计算换取更少的顺序模型传递，加速未充分利用的硬件上的批量服务。
前瞻解码的未来
前瞻方法为部署提供了免训练选项，其中避免使用额外的模型是有用的，并且可以进行并行计算。研究和实施调整窗口大小、候选者选择和注意力布局。实际服务基准应包括批量大小、上下文长度和资源开销；更少的顺序传递并不自动意味着更快的重负载服务。
付诸实践
为什么这很重要
- 速度与规模. 语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。
- 交通与覆盖范围. 它扩展了跨语言和沟通方式的访问。
- 更清晰的判决. 团队可以花更多时间进行判断，而自动化则可以处理重复。
留意
- 幻觉的事实可以悄悄地进入报告、支持流程或研究成果。
- 及时的敏感性可能会在类似的请求中产生不一致的结果。
- 如果访问控制薄弱，敏感文本数据可能会暴露。
后续步骤
- 在推出之前定义输出格式、语气和质量标准。
- 当准确性很重要时，请使用可信来源进行地面响应。
- 为高风险输出保留人工审查检查点。
- 跟踪故障模式并定期重新训练提示或工作流程。
不断探索
常见问题
什么是前向解码？
前瞻解码通过使用模型动态生成的 n 元模型并行猜测和验证多个未来标记，从而加速 LLM 生成，而无需任何额外的草稿模型。它打破了严格的一次一个令牌的瓶颈。
前瞻解码与标准推测解码有何区别？
前瞻解码仅使用目标模型自己的前向传递来加速生成，无需辅助草图网络。
哪种数值方法支持前瞻解码？
它将自回归解码重新构建为一个非线性系统，通过未来标记的雅可比式并行定点迭代来解决。
每一步运行的两个并行分支是什么？
前瞻分支完善对未来位置的猜测，而验证分支则检查池中的候选 n 元语法。
“n-gram 池”中存储了什么？
该池会缓存迭代过程中生成的候选 n-gram，以便可以对它们进行验证并可能在未来的步骤中提交它们。
当先行解码提交猜测的 n 元语法前缀时，什么支持正确性？
贪婪等价和分布等价需要各自的验证规则；两者都没有确立事实真相。