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    新型投机推理:Lookahead Decoding实现

    Lookahead Decoding 的理论基础 核心原理 Lookahead Decoding 的核心思想是在解码过程中,不仅考虑当前 token 的生成概率,还通过预测未来的 token 来调整当前的决策...Lookahead Decoding 的实现方案 模型架构设计 Lookahead Decoding 的实现通常基于现有的序列生成模型,如 Transformer、LSTM 等。...Lookahead Decoding 的代码部署过程 在本节中,我们将详细介绍 Lookahead Decoding 的代码部署过程,包括环境搭建、模型实现和解码过程的代码示例。...Lookahead Decoding 的实例分析 为了更好地理解 Lookahead Decoding 的实际效果,我们选取了机器翻译任务作为实例进行分析。...Lookahead Decoding 的性能评估 为了全面评估 Lookahead Decoding 的性能,我们进行了多项测试,包括翻译质量、解码速度、资源利用率等方面。

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    Constraint Decoding 在 vLLM 中的位置:解码约束与生成质量的平衡

    作者:HOS(安全风信子) 日期:2026-01-21 来源平台:GitHub 摘要: 本文深入剖析了Constraint Decoding在vLLM中的定位、设计原理和实现细节,包括其在解码流程中的位置...通过详细的代码示例和Mermaid流程图,展示了Constraint Decoding如何在保证生成质量的同时,实现高效的推理。...文章还对比了vLLM与其他框架在Constraint Decoding方面的差异,并分析了其在实际应用中的价值和未来发展方向。 1....核心更新亮点与新要素 vLLM的Constraint Decoding功能引入了多项创新设计,使其在性能、灵活性和易用性方面表现出色: 2.1 多种约束类型支持 vLLM支持多种类型的约束条件,包括:...技术深度拆解与实现分析 3.1 约束解码在vLLM架构中的位置 在vLLM的架构中,Constraint Decoding位于解码流程的关键位置,介于推理引擎和输出处理之间: 推理引擎:负责生成token

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    Google | 提出CoT解码新方法,无需Prompt,就能让大模型(LLM)进行CoT推理

    基于该种现象,本文开发了一种筛选 top- 解码路径的方法,并将其称为CoT-decoding,从而找出模型输出的最可靠路径。...结合以上内容,本文CoT-decoding将能够提供以下几种功能: 「探索替代标记路径」:CoT-decoding方法首先通过探索LLMs在解码过程中选择替代Token的路径,即在第一个解码步骤中选择不同的标记...通过选择这些路径,CoT-decoding方法能够提取出更可靠的推理路径,从而改善模型的推理性能。...「评估模型的固有推理能力」:CoT-decoding方法的一个关键目标是评估模型的固有推理能力,而不是依赖外部提示或特定的任务设置。...实验结果 为了验证CoT-decoding方法的有效性,本文使用GSM8K和MultiArith数据集进行数学推理任务的实验,CoT-decoding方法在PaLM-2模型系列上表现出色,与传统的贪婪解码方法相比

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    现代图片性能优化及体验优化指南 - 懒加载及异步图像解码方案

    那就是 decoding 属性。 HTMLImageElement 接口的 decoding 属性用于告诉浏览器使用何种方式解析图像数据。...而如果我们不希望图片的渲染解码影响页面的其他内容的展示,可以使用 decoding=async 选项,像是这样: decoding="async"> 这样,浏览器便会异步解码图像...实际检验 loading=lazy 与 decoding=async 效果 OK,下面我们制作一个简单的 DEMO,试一下 loading=lazy 与 decoding=async 的效果。...loading="lazy" decoding="async"> decoding="async"> // ....当然,实际我测试的过程也,也单独试过 decoding="async" 的作用,只是由于是纯图片页面,效果不那么明显。感兴趣的同学,可以自行尝试。

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