FR-Spec: Accelerating Large-Vocabulary Language Models via Frequency-Ranked Speculative Sampling
作者: Weilin Zhao, Tengyu Pan, Xu Han, Yudi Zhang, Ao Sun, Yuxiang Huang, Kaihuo Zhang, Weilun Zhao, Yuxuan Li, Jianyong Wang, Zhiyuan Liu, Maosong Sun
发布时间: 2025-02-24
来源: arxiv
研究方向: 自然语言处理（NLP）
主要内容
该研究针对大词汇量语言模型（LLM）在生成速度上的瓶颈，提出了一种名为FR-Spec的频率优先的投机采样框架。该框架通过词汇空间压缩优化候选选择，从而加速大词汇量LLM的生成过程。
主要贡献
1. 对投机采样过程中的关键瓶颈进行了系统分析，发现语言模型头（LM Head）是主要的计算瓶颈。
2. 提出了频率优先的投机采样方法，通过限制词汇搜索到高频词子集来减少语言模型头计算开销。
3. FR-Spec框架与现有投机采样方法兼容，无需重新训练。
4. 在多个数据集上的实验表明，FR-Spec相较于最先进的投机采样方法EAGLE-2平均提高了1.12倍的速度。
研究方法
1. 通过频率统计分析词汇，识别高频词子集。
2. 将投机采样过程限制在高频词子集上。
3. 优化语言模型头计算，减少计算开销。
4. 使用C和CUDA进行优化，提高执行效率。
实验结果
在七个代表性文本生成任务上进行的实验表明，FR-Spec在速度和准确性方面均优于现有方法。与EAGLE-2相比，FR-Spec实现了显著的加速，同时在保持生成质量方面取得了良好的平衡。
未来工作
未来将探索更好的动态机制，进一步提高速度，并研究如何将FR-Spec应用于更广泛的投机采样方法。