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推理加速框架通过推测解码（Speculative Decoding）如何实现无损加速？

修改于 2026-10-21 18:14:31

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词条归属：推理加速框架

1. 草稿模型提议 + 目标模型验证

由一个体积更小、速度更快的"草稿模型"一次提议 K 个候选 token（K 通常为 3～8）
大模型（目标模型）在单次前向计算中并行验证这 K 个候选 token

2. 数学可证明的无损性

验证阶段采用拒绝采样，只接受与目标模型分布一致的 token；首个不匹配处由目标模型自身采样结果替换
最终输出分布与"仅由目标模型逐 token 生成"在数学上完全一致，不损失任何质量，属于纯速度优化

3. 典型加速收益

在低并发、内存带宽受限的场景下收益最大，典型可实现 1.5～3 倍加速
EAGLE-3 等训练式推测头在 2026 年成为主流默认方案，加速比可达 3～3.5 倍

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