LayerSkip: 使用自推测解码加速大模型推理

自推测解码是一种新颖的文本生成方法，它结合了推测解码 (Speculative Decoding) 的优势和大语言模型 (LLM) 的提前退出 (Early Exit) 机制。该方法出自论文 LayerSkip: Enabling Early-Exit Inference and Self-Speculative Decoding。它通过使用 同一个模型 的早期层来生成候选词元 (token)，并使用后期层进行验证，从而实现高效生成。
这项技术不仅加快了文本生成速度，还显著节省了内存并降低了计算延迟。为了实现端到端的加速，早期层的输出需要与最终层的输出足够接近。正如论文中所述，这可以通过一种训练方法来实现，该方法可以在预训练期间应用，也可以在特定领域进行微调时应用。自推测解码对于实际应用特别高效，它可以在较小的 GPU 上部署，并降低 大规模推理 所需的整体硬件资源。

在本博客中，我们将探讨自推测解码的概念、其实现方式以及在
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不错，里面软件多更新就更好了

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