投机采样是一种可以从根本上解码计算访存比的方法,保证和使用原始模型的采样分布完全相同。它使用两个模型:一个是原始目标模型,另一个是比原始模型小得多的近似模型。近似模型用于进行自回归串行采样,而大型模型则用于评估采样结果。解码过程中,某些token的解码相对容易,某些token的解码则很困难。因此,简单的token生成可...
说明: 投机模型权重的量化方法。 --num-speculative-tokens 说明: 在投机解码中从草稿模型采样的投机token数量。 --speculative-disable-mqa-scorer 说明: 如果设置为真,则在投机中禁用MQA评分器。 --speculative-draft-tensor-parallel-size, -spec-draft-tp 说明: 投机解码中草稿模型的张量并行副本数量。 --specul...
https://arxiv.org/pdf/2211.17192 方佳瑞:大模型推理妙招—投机采样(Speculative Decoding) 灰瞳六分仪:Speculative Decoding 论文阅读合订本
总的来说，Taco-LLM 的优化包括：通过并行解码进行投机采样和 LookaheadCache；Prefix Cache 的 GPU & CPU 的多级缓存技术以及内存管理技术；长序列主要包括自研的 TurboAttention 系列算子、Prefix Cache 和序列并行等；高性能量化算子包括 Taco-LLM 对 W4A8，W4A16，W8A16，W8A8 等量化算子的高效实现。TACO-LLM ...
总的来说,Taco-LLM 的优化包括:通过并行解码进行投机采样和 LookaheadCache;Prefix Cache 的 GPU & CPU 的多级缓存技术以及内存管理技术;长序列主要包括自研的 TurboAttention 系列算子、Prefix Cache 和序列并行等;高性能量化算子包括 Taco-LLM 对 W4A8,W4A16,W8A16,W8A8 等量化算子的高效实现。
总的来说,Taco-LLM 的优化包括:通过并行解码进行投机采样和 LookaheadCache;Prefix Cache 的 GPU & CPU 的多级缓存技术以及内存管理技术;长序列主要包括自研的 TurboAttention 系列算子、Prefix Cache 和序列并行等;高性能量化算子包括 Taco-LLM 对 W4A8,W4A16,W8A16,W8A8 等量化算子的高效实现。
总的来说,Taco-LLM 的优化包括:通过并行解码进行投机采样和 LookaheadCache;Prefix Cache 的 GPU & CPU 的多级缓存技术以及内存管理技术;长序列主要包括自研的 TurboAttention 系列算子、Prefix Cache 和序列并行等;高性能量化算子包括 Taco-LLM 对 W4A8,W4A16,W8A16,W8A8 等量化算子的高效实现。
总的来说,Taco-LLM 的优化包括:通过并行解码进行投机采样和 LookaheadCache;Prefix Cache 的 GPU & CPU 的多级缓存技术以及内存管理技术;长序列主要包括自研的 TurboAttention 系列算子、Prefix Cache 和序列并行等;高性能量化算子包括 Taco-LLM 对 W4A8,W4A16,W8A16,W8A8 等量化算子的高效实现。
围绕Ds玩的都太卷了,vllm都变得这么卷,我前两天看到pr,这都要出了。这还只是k=1的情况,相当于每次只用mtp模块预测一个(投机采样),在低qps的情况下提升就很明显(高qps,算力都压住了),如果加大k估计更猛!以前的推理模式,默认mtp模块训练时增加信息密度和因果能力(应该说是时序可能更恰当),推理的时候就把mtp模...
投机采样加速效果评测 通过投机采样方法并借助Chinese-LLaMA-2-1.3B和Chinese-Alpaca-2-1.3B,可以分别加速7B、13B的LLaMA和Alpaca模型的推理速度。以下是使用投机采样脚本在1*A40-48G上解码生成效果评测中的问题测得的平均速度(速度以ms/token计,模型均为fp16精度),供用户参考。详细说明见📖GitHub Wiki。 草稿模型...