使用推测性解码技术共同设计AI模型，以实现更快速的LLM推理
本文是 AI 模型协同设计系列文章的第三篇，探讨了如何利用推测解码在保持准确性的同时加速大语言模型推理。文章提供了五条指南，用于在帕累托前沿上选择最佳草稿长度和草稿机制。相关讨论表明，模型设计选择会影响吞吐量与交互性，但不会牺牲准确性。
摘要由 AI 生成
2026 年 9 月 2 日，NVIDIA 在其开发者博客中宣布推出基于推测解码（Speculative Decoding）的协同设计工具。该工具旨在通过优化大语言模型（LLM）的训练与推理流程，显著提升模型生成速度。
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