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T2D论文提出从目标模型剪枝构建草稿模型

1 篇报道1 个报道来源12 小时前更新

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AI 综述

Shahriar Kabir Nahin等作者将T2D论文提交至arXiv,提出直接从目标模型构建草稿模型,以提升大语言模型投机解码效率。论文方法结合延迟感知结构化剪枝与知识蒸馏,联合优化实测推理延迟和目标模型响应的交叉熵损失;作者报告称,多领域基准测试中的剪枝比例最高可达92%。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月28日
  1. arXiv · Machine Learning
    T2D:面向高效投机解码的目标模型剪枝与适配

    T2D提出直接从目标模型构建草稿模型的框架,以提升大语言模型的投机解码表现。该框架结合延迟感知结构化剪枝与知识蒸馏,联合优化实测推理延迟和目标模型响应的交叉熵损失;多领域基准测试显示,剪枝比例最高可达92%。

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810月28日 21:00
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