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Mirror Speculative Decoding: Breaking the Serial Barrier in LLM Inference
推测性解码通过使用草稿模型进行预测来加速 LLM 推理，但收益受到自回归草稿生成成本的限制：增加草稿大小会提高接受率，但会引入额外的延迟开销，从而加剧速度与准确性的权衡。先前的方法（Medusa、Hydra、EAGLE）部分降低了草稿成本，但要么降低了接受度，要么引入了限制扩展的开销。我们提出了镜像推测解码（Mirror-SD），这是一种打破延迟与接受权衡的推理算法。 Mirror-SD 从...启动分支完整部署
