因為 LLM 推論成本而頭痛的人應該不少,最近受到關注的技術叫做 speculative sampling。



原理是這樣的——小模型先預測結果,然後大型目標模型利用 GPU 並行處理一次性驗證。這種方式最多可以將目標模型的調用次數減少五倍以上,大幅降低推論成本。

可以把它想像成草稿模型先快速產生初稿,主模型只需高效驗證,節省運算資源的同時,還能維持輸出品質,這就是重點所在。
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MEVSandwichMakervip
· 5小時前
這下成本能壓下來了,早該有這種騷操作
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liquidation_watchervip
· 5小時前
小模型打草稿,大模型驗貨,這套分工制真的絕了,成本能砍5倍誰頂得住啊
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ruggedNotShruggedvip
· 5小時前
5倍成本下降?這要是真的能穩定產出,那些被推理費用壓得喘不過氣的小團隊可就有救了
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MetaverseMigrantvip
· 5小時前
哈 又是成本優化那套,這speculative sampling確實有點意思...小模型打前站大模型做終審,感覺就像流水線啊。5倍成本下降這數字聽起來有點誇張不過真能省錢那就行唄。
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空投猎手vip
· 5小時前
這個思路有意思,咱得扒一下細節——小模型打前鋒,大模型後驗,成本能砍5倍?數據怎麼驗證的,別又是論文數據vs實際跑不一樣的老套路。關鍵是輸出質量真的沒縮水嗎,這塊兒得看實盤壓測數據才敢信。
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