投机采样（Speculative Sampling）是一种用于加速大型语言模型推理过程的技术。
1. 背景理解
- 自回归模型：在自然语言处理中，自回归模型（如GPT系列）在生成文本时，需要依次预测每一个词元（token），这个过程是串行的，限制了推理速度。
- 推理瓶颈：大型自回归模型的推理过程受限于内存访问带宽，因为模型参数量大，每次生成新词元都需要从内存中加载大量参数。
2. 投机采样的基本思想
- 双模型架构：投机采样使用两个模型，一个小型的草稿模型（Draft Model）和一个大型的目标模型（Target Model）。
- 草稿模型的角色：草稿模型参数较少，可以快速生成一系列候选词元，尽管可能不完全准确。
- 目标模型的角色：目标模型参数较多，生成质量更高，但速度较慢。它用于验证草稿模型生成的候选词元。
3. 推理过程
- 步骤一：给定输入序列，草稿模型首先进行自回归推理，生成一系列候选词元。
- 步骤二：将草稿模型生成的候选词元序列作为输入，目标模型进行一次前向传播，得到对每个候选词元的评分。
- 步骤三：比较草稿模型和目标模型的输出，对于每个位置的词元，如果草稿模型的预测与目标模型的评分一致，则接受该词元；否则，拒绝该词元并由目标模型重新生成。
4. 技术优势
- 加速推理：通过并行验证多个候选词元，减少了目标模型逐个生成词元所需的时间。
- 保持质量：目标模型的参与确保了生成的词元质量，使得最终输出保持了高准确度。
5. 正确性保证
- 概率校验：通过概率比对，确保草稿模型生成的候选词元被目标模型接受时，其正确性与目标模型直接生成的结果相当。
- 无损推理：理论上，投机采样保证了最终输出的分布与目标模型自回归解码的结果一致，即推理过程是无损的。
6. 实际应用
- 参数调整：通过调整草稿模型生成候选词元的数量和其他超参数，可以优化推理速度和生成质量。
- 场景适应：投机采样适用于需要快速响应的对话系统、文本生成等场景，尤其是在资源受限的环境中。
7. 总结
投机采样是一种有效的大模型推理优化技术，它通过结合小型模型的快速生成能力和大型模型的准确评估能力，提高了自回归语言模型的推理效率，同时保证了推理结果的质量。这种方法在实际部署中具有较好的性能优化效果，尤其适用于对推理速度有较高要求的应用场景。
