华为方舟实验室推出新型自我推测解码框架Kangaroo，它旨在加速大语言模型（LLMs）的推理过程，同时保持一致的采样分布。在自然语言处理领域，大型语言模型通常需要逐步生成文本序列，这个过程称为自回归解码，它计算成本高且速度慢。Kangaroo通过自我推测解码来解决这个问题，它使用一个固定的浅层子网络作为自我草稿模型，并且通过一个轻量级和高效的适配器模块来弥补子网络与完整模型之间的表示能力差距。
例如，你有一个非常复杂的机器，它可以生成漂亮的文章，但每次只能生成一个单词，并且需要花费很长时间。为了加快速度，你可以训练一个小型的机器来快速生成多个单词的草稿，然后让大型机器来检查这些草稿是否合格。Kangaroo就是这样一个系统，它使用一个小型的模型来快速生成单词草稿，然后通过一个适配器来提高这些草稿的质量，最后由大型模型来验证，这样可以大幅度提高文章生成的速度。
主要功能：
- 自我推测解码：Kangaroo能够快速生成多个单词的草稿，并由大型模型进行验证，从而加速文本生成过程。
- 双早期退出机制：在生成草稿和验证草稿时，Kangaroo采用早期退出策略，以避免在更难的单词上浪费时间。
主要特点：
- 成本效益：相比于训练一个单独的草稿模型，Kangaroo通过共享大型语言模型的一部分参数来减少训练成本。
- 轻量级适配器：Kangaroo训练的适配器模块简洁高效，参数数量远少于其他方法。
- 动态草稿步骤：通过在自我草稿模型的置信度低于某个阈值时停止生成草稿，Kangaroo能够节省推理延迟。
工作原理：
- 自我草稿模型：Kangaroo使用大型语言模型的一个固定浅层子网络作为自我草稿模型。
- 适配器网络：在子网络之上，Kangaroo训练一个轻量级的适配器网络，以提高草稿的质量和表示能力。
- 双早期退出：在生成草稿时，一旦当前单词的置信度低于某个阈值，Kangaroo就会停止生成并进入验证阶段，从而避免在困难的单词上浪费时间。
具体应用场景：
- 自然语言任务：Kangaroo可以应用于各种自然语言任务，如文本生成、机器翻译、问答系统等，以加速大型语言模型的推理过程。
- 实时交互系统：在需要快速响应的交互系统中，如聊天机器人或虚拟助手，Kangaroo可以提高回复的生成速度。
通过Kangaroo，研究人员和开发者可以更高效地利用大型语言模型，为各种应用提供快速且准确的文本生成服务。
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