"推测解码实战：Speculative Decoding 的加速原理与取舍"

概述Speculative Decoding 通过“小模型先猜、大模型验证”，让目标模型一次并行验证多个候选 token，从而减少逐 token 的串行解码步骤，显著提升吞吐与降低延迟。原理与流程草稿（Draft）模型快速生成一段候选序列；目标（Target）模型对这些候选 token 并行计算概率并判定是否接受。若中途不一致，则在该位置回退并由目标模型重新生成，继续下一轮。取舍与参数草稿模型越大，候选更准确、通过率更高；但草稿阶段耗时增加，整体加速比不一定提升［参考1,3,5］。验证策略可放宽以提高接受率，但需监控质量指标（例如任务准确率）。工程落地选型：同系列小模型常具有较好的行为对齐；特别任务可训练专门草稿模型（如 EAGLE）［参考4］。框架协同：与连续批处理/分页 KV 管理结合，权衡吞吐与延迟目标。参考与验证［参考1］CSDN：推测解码原理与实现（草稿/目标模型并行验证流程）：https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/135812738［参考2］CSDN：ChatGLM 推理加速中的 Speculative Decoding 实践与流程图示：https://blog.csdn.net/HUSTHY/article/details/134778085［参考3］知乎：推测解码综述与权衡（草稿规模与加速比关系、接受率策略）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/678404136［参考4］摩尔线程：推测解码在 MTT GPU 的实践与 EAGLE 方案评估：https://blog.mthreads.com/blog/AI/2024-11-25-SpecDecoding/［参考5］知乎：Speculative Decoding 概述与示例（并行验证、多 token 接受/拒绝可视化）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/690504053关键词校验关键词与推测解码的流程与权衡一致。