投机采样（Speculative Sampling）是一种用于加速大语言模型（如GPT等）推理过程的技术，最早由Google Research在2022年提出。它的核心目标是通过减少模型生成文本时的计算量，提升生成速度，同时保持生成质量。

核心原理

  1. 双模型协作：

  2. 草案模型（Draft Model）：一个较小的、快速但精度较低的模型（例如TinyLLaMA），用于快速生成候选token序列。

  3. 目标模型（Target Model）：原始的大模型（如LLaMA-7B），负责对草案模型的输出进行验证和修正。

  4. 生成与验证流程：

  5. 草案生成：草案模型以自回归方式生成一个短序列（例如3-5个token）作为候选。

  6. 并行验证：目标模型一次性并行计算这些候选token的概率分布，而不是逐个生成。

  7. 修正机制：比较草案模型的输出与目标模型的概率分布：

    • 如果某个token的概率一致，则接受该token。
    • 如果不一致，则拒绝后续token，回退到第一个不一致的位置，用目标模型生成新的token。

关键优势

  1. 加速推理：

  2. 通过并行验证多个候选token，减少目标模型的调用次数。实验显示，在TinyLLaMA草案模型+LLaMA-7B目标模型的组合下，生成速度可提升1.5-2.4倍。

  3. 无损质量：

  4. 最终输出与直接使用目标模型完全一致，因为修正机制确保结果的一致性。

  5. 无需微调：

  6. 直接利用现有模型，无需修改模型权重或架构。

技术变体与改进

  • Medusa：一种改进方案，通过同时生成多个候选分支（如树状结构），增加一次性验证的token数量，进一步提升效率。

  • 分阶段采样：动态调整草案模型的生成长度，根据目标模型的置信度决定是否提前终止生成。

应用场景

  • 实时对话：降低AI对话的响应延迟。

  • 长文本生成：减少小说、代码等长文本的生成时间。

  • 资源受限环境：在边缘设备（如手机）上部署大模型时，平衡速度与效果。

示例流程

假设生成“人工智能”：

  1. 草案模型快速生成“人工智障”（假设生成了错误的第三个token）。

  2. 目标模型并行验证这三个token，发现“障”的概率低于阈值。

  3. 系统回退到第二个token“工”，由目标模型重新生成正确的“智能”。

局限性与挑战

  • 草案模型质量：若草案模型与目标模型差异过大，可能导致频繁回退，反而降低效率。

  • 生成长度限制：一次性验证的token数需权衡速度与修正成本。

投机采样通过巧妙的“预测-验证”机制，在保证生成质量的前提下显著提升了大模型推理效率，是当前大模型优化领域的重要技术之一。