T2D论文提出从目标模型剪枝构建草稿模型
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T2D论文提出从目标模型剪枝构建草稿模型
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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%。
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最新进展10月28日 12:00
T2D:面向高效投机解码的目标模型剪枝与适配报道时间线
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10月28日
- arXiv · Machine LearningT2D: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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