推测解码（Speculative Decoding）是一种新兴的解码算法，它通过并行运行两个模型来提高大型语言模型（LLM）的推理速度。这种方法可以在不降低准确性的前提下，将LLM的推理速度提高约2到3倍。
解决的问题：
推测解码主要解决的是LLM在自回归解码过程中的效率问题。传统的自回归解码需要逐个生成令牌，每个令牌的生成都依赖于前一个令牌，这导致生成速度受限于模型的串行计算。特别是在需要实时交互的应用中，如在线聊天机器人或语音识别，这种延迟会严重影响用户体验。
原理：
推测解码的核心思想是“先推测后验证”（Draft-then-Verify）。它并行运行两个模型：一个目标模型（通常是较大的LLM）和一个小型草稿模型。草稿模型快速生成一系列未来的令牌，然后目标模型并行验证这些令牌。如果草稿模型的预测足够准确，目标模型可以直接接受这些预测，从而减少总体的解码步骤和推理时间。
具体实现：
在实现上，推测解码算法首先使用草稿模型（Mq）基于当前上下文生成若干个推测令牌（gamma guesses）。然后，目标模型（Mp）并行评估这些推测令牌，并接受那些与目标模型预测一致的令牌。这个过程可以显著减少目标模型的计算次数，因为多个令牌可以同时被验证和接受。
例如，一个简单的实现可能包括以下步骤：
- 使用草稿模型生成一定数量的推测令牌。
- 目标模型评估这些推测令牌，并选择那些概率最高的令牌。
- 将被接受的令牌添加到上下文中，并重复上述过程，直到生成完整的输出序列。
注意事项：
- 草稿模型的选择至关重要，它需要在推理速度和准确性之间取得平衡。
- 推测解码的性能也受到模型对齐策略的影响，即草稿模型的预测行为应尽可能接近目标模型。
- 需要考虑如何设置验证标准，以确保生成的多样性和输出质量。
推测解码的研究和应用正在快速发展，它为LLM的高效推理提供了新的可能性。随着技术的进一步优化和应用，推测解码有望在未来的人工智能领域发挥更加重要的作用。
