CADENCE提出自适应草稿长度解码方法
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CADENCE提出自适应草稿长度解码方法
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AI 综述
论文作者（Chintha等）提出CADENCE（Context-Adaptive DEcoding），一种同时学习草稿内容和草稿长度的解码方法：用高斯预测头和共享解码器并行预测多个后续token，并通过路由机制按上下文选择预测长度。 基于论文摘要，使用Llama-3.1-8B-Instruct在Alpaca、GSM8K和HumanEval上的实验显示，路由选择长度的位置的草稿接受率高于在所有位置应用对应预测长度，生成吞吐量最高达到标准贪心解码的1.3倍。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月19日 12:00
CADENCE通过学习预测长度提升大语言模型解码吞吐量报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- arXiv · cs.AICADENCE通过学习预测长度提升大语言模型解码吞吐量
CADENCE提出一种同时学习草稿内容与草稿长度的生成方法，利用高斯预测头和共享解码器并行预测多个后续 token，并通过路由机制按上下文选择预测长度。基于论文摘要，使用Llama-3.1-8B-Instruct在Alpaca、GSM8K和HumanEval上的实验表明，路由选择位置的草稿接受率高于固定预测长度，生成吞吐量最高达到标准贪心解码的1.3倍。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。