魏茨曼科学研究所、英特尔实验室和麻省理工学院的研究人员发布论文，论文的主题是关于如何加速大语言模型（LLMs）的推理过程。在AI领域，尤其是在需要实时应用的场景中，比如股票交易算法或自动驾驶车辆中，快速准确地进行语言模型推理是一个重要挑战。这篇论文介绍了一种新颖的分布式推理算法——分布式推测推理（Distributed Speculative Inference，简称DSI），它在理论上被证明比现有的推测推理（Speculative Inference，简称SI）和传统的自回归推理方法要快。例如，我们有一个大型语言模型，需要生成一段文本的续写。使用DSI，我们可以同时在多个处理器上运行模型的多个副本，每个副本都尝试生成可能的续写。然后，我们可以快速验证这些续写，并选择最佳的结果，这样可以大大减少生成文本所需的总时间。
主要功能：
DSI的主要功能是减少大型语言模型在进行推理时所需的时间，同时保持输出质量不变。它通过并行处理和智能地利用多个处理器（例如GPU）来加速模型的推理过程。
主要特点：
- 分布式处理：DSI利用多个处理器来并行执行推理任务，这与传统的单处理器方法相比是一个显著的进步。
- 理论上的加速保证：论文证明了DSI在理论上总是比SI和非SI方法更快，无论使用何种草图模型（drafter models）。
- 适用于现成的LLMs：DSI不要求对现有的大型语言模型进行训练或架构修改，这意味着它可以应用于现成的模型。
工作原理：
DSI的工作原理可以概括为以下几个步骤：
- 初始化多个线程：每个线程都使用一个更快的草图模型来生成候选的输出。
- 生成候选输出：每个线程并行地生成输出，然后等待验证。
- 验证输出：使用目标模型（target model）来验证这些候选输出的正确性。
- 选择正确输出：一旦验证完成，选择正确的输出并继续生成后续的输出。
- 并行优化：DSI通过并行处理和智能地调度线程来减少等待时间，从而提高整体的推理速度。
具体应用场景：
- 股票交易算法：在金融领域，模型需要快速做出预测以执行交易，DSI可以帮助加速这一过程。
- 自动驾驶：自动驾驶车辆中的模型需要快速响应以确保安全，DSI可以提高模型的推理速度。
- 实时语言翻译：在需要实时语言翻译的场景中，DSI可以加速翻译模型的推理过程，提供更流畅的用户体验。
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