新火種
2023-12-21 
北京大學發布EAGLE大模型推理效率無損提升3倍
要點:
EAGLE由滑鐵盧大學、加拿大向量研究院、北京大學等機構聯合發布，將大模型推理效率提升3倍。
EAGLE采用外推大語言模型的第二頂層特征向量的方法，相較于普通自回歸解碼，其推理速度提升明顯，比普通自回歸解碼快3倍，比Lookahead解碼快2倍，比Medusa解碼快1.6倍。
EAGLE使用投機采樣方法，通過輕量級的自回歸頭和凍結的分類頭相結合，利用大語言模型提取的上下文特征進行外推，從而更高效地生成文本。
站長之家12月14日 消息:近年來，大語言模型在各領域應用廣泛，但其文本生成過程昂貴且緩慢。為解決這一問題，滑鐵盧大學、加拿大向量研究院、北京大學等機構聯合發布了EAGLE。EAGLE的目標是提升大語言模型的推理速度，同時確保輸出文本的分布一致性。通過外推大語言模型的第二頂層特征向量，EAGLE成功實現了大模型推理效率的無損提升，比普通自回歸解碼快3倍，比Lookahead解碼快2倍，比Medusa解碼快1.6倍。
為了加速自回歸解碼，EAGLE采用了投機采樣方法，使用一個輕量級的自回歸頭和凍結的分類頭相結合。與傳統投機采樣方法不同，EAGLE的輸入包括了抽樣結果的詞嵌入，使得輸入和輸出之間更具一致性。這種創新的方法有效地處理了抽樣過程中的隨機性，提高了生成文本的準確性。
EAGLE的工作原理基于特征向量的可壓縮性，通過訓練一個輕量級插件，即自回歸頭，從原始模型的第二頂層預測下一個特征，然后使用原始LLM的凍結分類頭預測下一個詞。這種外推特征向量的方法使得EAGLE在生成文本的同時保持了與普通解碼一致的分布。
總體而言，EAGLE的發布標志著大語言模型推理效率的重大突破，為大規模文本生成任務提供了更加高效的解決方案，將在各領域推動語言模型的應用和發展。
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