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如何为草稿模型找到最佳参数？我根据推导出的SD速度公式制作了这个带有漂亮图表的3D图：https://llminfo.image.fangd123.cn/images/prpbobebf07e1.png!/format/webp。参数：接受概率：推测的标记正确并被主模型接受的可能性（以exllamav2衡量效率）；Ts/Tv比率：草稿模型推测和主模型验证之间的时间成本比率；N：每个周期提前推测的标记数量。红线显示推测解码开始加速的位置。通过直接搜索找到每个点的最优N。要点总结：1. 草稿模型应在模型大小（Ts）和接受率之间找到平衡以实现高速提升；2. 除非同时有高接受率和低Ts/Tv，否则最优N保持较小。这只是理论结果，在实际使用中，仍需要测试不同配置以找出最快的。有兴趣了解推导和绘图编码细节的人可以访问https://github.com/v2rockets/sd_optimization。

讨论总结

原帖主要讲述如何寻找草稿模型最佳参数，通过3D图展示根据SD速度公式得出的一些参数关系，得出一些理论结果。评论内容较为多元，有围绕推测解码中模型关系和响应质量提出疑问的，有探讨技术应用可能性的，有对文章细节之处进行交流且原作者积极回应的，也有抵制求点赞行为的情况。

主要观点

  1. 👍 推测解码中推测标记来源可能需相似模型才有用
    • 支持理由：原帖提到推测解码，评论者自然思考标记来源与模型相似性的关系。
    • 反对声音：无（未在摘要中提及）
  2. 🔥 推测模型质量会影响响应质量
    • 正方观点：合理推测模型与响应质量有逻辑关联。
    • 反方观点：无（未在摘要中提及）
  3. 💡 推测解码与批处理结合可能提高每秒标记数
    • 解释：在原帖关于推测解码的基础上，评论者提出这种结合提高性能的可能性。

金句与有趣评论

  1. “😂 Do the speculated tokens have to be from a very similar model to be useful?”
    • 亮点：直接对推测解码的关键要素提出疑问。
  2. “🤔 How much does the quality of the speculative model impact the quality of the response?”
    • 亮点：深入思考推测模型与响应质量的关系。
  3. “👀 Nice article and this is just a nit but why did you embed your latex formulae as images? XD”
    • 亮点：对文章细节提出有趣的小疑问。

情感分析

总体情感倾向较多元，有积极互动（如原作者接受对文章细节的意见），也有抵制（如抵制求点赞行为）。主要分歧点在于对求点赞行为的态度，原因在于这种行为可能破坏社区交流氛围，而积极互动则源于对知识探讨的热情。

趋势与预测

  • 新兴话题：推测解码与批处理结合提高性能。
  • 潜在影响：如果这种结合可行，可能会提高相关模型在处理任务时的效率，推动相关技术发展。

详细内容：

标题：《探讨如何通过推测解码提升模型速度》

在 Reddit 上，一则题为“ This is How Speculative Decoding Speeds the Model up ”的帖子引发了热烈讨论。该帖子介绍了如何为草案模型找到最佳参数，并通过一个 3D 图展示了根据推测解码速度公式得出的美丽景观。帖子中提到了一些关键参数，如接受概率、Ts/Tv 比率以及每次循环中推测的令牌数量等，并指出红色线条显示了推测解码开始加速的位置。还总结了一些快速要点，比如草案模型应在模型大小和接受率之间找到平衡以获得高速提升，最优的 N 值取决于多种因素等。此帖获得了众多关注，引发了大量的讨论。

在讨论中，主要观点如下： 有人提出疑问，推测的令牌是否必须来自非常相似的模型才有用？推测模型的质量对响应质量的影响有多大？是不是垃圾进垃圾出，还是更大的模型可以弥补？也有人认为推测结果必须匹配，否则会被丢弃，不存在草案模型的影响，只是由于并行化而加速推理。还有人指出，就其所知，在大多数实现中，如果是说输出因推测解码而改变，这种情况并不存在，并提供了一个相关评论和线程的链接：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1hbm7e3/comment/m1howhu/ 。有人表示发现最有效的草案模型是 Qwen - 0.5B - instruct，草案模型的质量不影响最终输出的质量，只影响速度。另外，有人强调草案模型必须使用与完整模型相同的标记器，否则两者无法协同工作。

同时，有人思考这是否能与批处理结合以在未来实现每秒更高的令牌数。还有人对帖子中以图片嵌入 LaTeX 公式的方式表示疑惑。

关于此话题，大家在推测解码对模型的影响、草案模型的选择以及与其他技术结合的可能性等方面存在不同看法，但也在一些方面达成了共识，比如草案模型的一些基本要求。这场讨论为我们深入理解推测解码在模型速度提升中的作用提供了丰富的视角和思考。