Speculative Decoding 和 KV Cache 都是 Transformers 可以應用的加速技巧；前者是利用一個推理速度較快的 draft model 推測性地生成多個後續的解碼結果並讓希望加速的 target model 進行一次性驗證藉此節省自迴歸解碼的開銷，後者則是應用了 Transformer 因果注意力（Causal Attention）機制中過往 Token 不會看到未來的 Token 的特性，將過去部份 Token 的計算結果保存下來，節省了每次推理時的重複計算。
Read More »整合 Speculative Decoding 和 KV Cache 之實作筆記
Kangaroo 是一種引入了可訓練的適配器（Adapter）層的 Self-Speculative Decoding 實現，我最近幾週都在嘗試微調其 Adapter，有了一些初步成果，故紀錄於此。
Read More »Kangaroo 加速推理架構實現筆記
最近在實作論文 Kangaroo: Lossless Self-Speculative Decoding via Double Early Exiting 時，對於其所採用 Cross Entropy Loss 來讓 draft model 和 target model 的機率分佈輸出越像越好這件事，產生了一個疑惑：為什麼不使用 KL Divergence 呢？
Read More »KL Divergence 和 Cross Entropy 的差異與比較
最近在看分散式系統的筆記，希望能對當前這一年所建立的系統進行反思，審視有什麼可以改進的點，就在這時被人推薦看看 CAP 定理，一看之下覺得滿直覺的，就順手紀錄於此。
Read More »布魯爾定理（Brewer's/CAP Theorem）筆記
目前我看的許多加速推理技巧，如 Speculative Decoding 等等方式，大多數都是採用把 draft model 信心分數設定一個閾值（threshold）來決定現在要解碼多少個 draft tokens、再交由 target model 進行驗證，以此來減少 draft model 在低信心程度的情況下額外多推測的時間開銷。
Read More »Speculative Decoding 時採用目標模型（Target Model）的信心閾值來決定是否啟用草稿推測
最近嘗試實作了許多推測性解碼（Speculative Decoding）的加速方法，而 HuggingFace 的 transformers 套件中自然也有對應的加速方法 assistant_model，今天就趁這個機會一起紀錄下來。
在過去的一週裡，我抽空按照論文 Draft & Verify: Lossless Large Language Model Acceleration via Self-Speculative Decoding 的思路嘗試復現了一遍自推測性解碼（Self-Speculative Decoding），包含以下模組：
在自推測性解碼（Self-Speculative Decoding）中，由於我們的 draft model 是由 target model 的部份網路擔任，所以找到一個好的『跳層策略』（Layer Skip Strategy）是非常重要的事情 —— 我們不僅要跳得夠多層讓加速真正意義上實現、也需要讓 draft model 的推測解碼程度足夠好且不容易被 target model 驗證時拒絕。
所以今天的實作，就是靠貝氏優化框架 Optuna 來優化我之前的實現的 LayerSkip 模型，決定到底要跳哪幾層。
Read More »透過貝氏優化去搜索 LayerSkip 模型的最佳跳層策略
自推測性解碼（Self-Speculative Decoding）是一個推測性解碼（Speculative Decoding）的變體。原本的 Speculative Decoding 是採用一個草稿模型（draft model）來優化我們真正想要推理的目標模型（target），並且 draft model 擁有與 target model 相似的輸出以及快上幾倍的推理時間，通常是由 target model 蒸餾而來。
Read More »Self-Speculative Decoding 實現: 跳層 Transformer 模型實作筆記
