T2D：剪枝目标模型构建投机解码草稿模型
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T2D：剪枝目标模型构建投机解码草稿模型
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AI 综述
Shahriar Kabir Nahin 等作者提出 T2D 框架，直接从目标模型出发，用延迟感知的结构化剪枝和知识蒸馏构建投机解码的草稿模型，并联合优化草稿模型的推理延迟与相对目标模型响应的交叉熵损失。 论文称，实验显示 T2D 最多剪掉目标模型 92% 的参数仍能得到高性能草稿模型；产出的草稿模型可被其他投机解码方法即插即用。
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最新进展11月3日 13:00
T2D：从目标模型剪枝构建草稿模型，加速投机解码报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AIT2D：从目标模型剪枝构建草稿模型，加速投机解码
研究者提出 T2D 框架，直接从目标模型出发，用延迟感知的结构化剪枝和知识蒸馏构建草稿模型，让草稿模型在推理延迟与目标模型响应上的交叉熵损失之间联合优化。实验显示 T2D 最多剪掉目标模型 92% 的参数即可得到高性能草稿模型，且产出的草稿模型可被其他投机解码方法即插即用。
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