论文：Jakiro利用Mixture of Experts优化Speculative Decoding，提升推理速度
talkingdev • 2025-02-14
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近日，Jakiro团队通过引入Mixture of Experts（MoE）技术，成功优化了Speculative Decoding的性能。该方法通过生成多样化的预测结果，减少了候选预测之间的相关性，从而显著提升了推理速度。Speculative Decoding作为一种高效的推理技术，广泛应用于LLM等大规模语言模型中，但其性能往往受限于预测结果的单一性。Jakiro的创新在于利用MoE的多专家机制，为每个预测任务分配不同的专家模型，从而生成更具多样性的候选结果。这一改进不仅提高了推理效率，还为未来LLM的优化提供了新的思路。
核心要点
- Jakiro团队利用Mixture of Experts技术优化Speculative Decoding。
- 该方法通过生成多样化预测结果，减少候选预测的相关性。
- 改进显著提升了推理速度，为LLM优化提供新思路。