当前位置:

首页 > 业界资讯 > 大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE

大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE

EagleFiler
EagleFiler

EagleFiler 是一款Mac平台上的碎片化文件管理工具,高效整理邮件、网页、PDF及多种文档。高频操作更强调就近处理,浏览、整理和跨目录移动文件时,来回切换和重复点击都会少很多。

立即下载
¥245
macOS 2026-09-24
正版软件 macOS软件 文件搜索工具 macOS

大语言模型(LLM)被越来越多应用于各种领域。然而,它们的文本生成过程既昂贵又缓慢。这种低效率归因于自回归解码的运算规则:每个词(token)的生成都需要进行一次前向传播,需要访问数十亿至数千亿参数的LLM。这导致传统自回归解码的速度较慢。近日,滑铁卢大学、加拿大向量研究院、北京大学等机构联合发布EAGLE,旨在提升大语言模型的推理速度,同时保证模型输出文本的分布一致。这种方法外推LLM的第二顶层特征向量,能够显著提升生成效率。技术报告:https://sites.google.com/view/eagl

本文目录
    大语言模型(LLM)被越来越多应用于各种领域。然而,它们的文本生成过程既昂贵又缓慢。这种低效率归因于自回归解码的运算规则:每个词(token)的生成都需要进行一次前向传播,需要访问数十亿至数千亿参数的 LLM。这导致传统自回归解码的速度较慢。

    近日,滑铁卢大学、加拿大向量研究院、北京大学等机构联合发布 EAGLE,旨在提升大语言模型的推理速度,同时保证模型输出文本的分布一致。这种方法外推 LLM 的第二顶层特征向量,能够显著提升生成效率。

    大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE

    • 技术报告:https://sites.google.com/view/eagle-llm
    • 代码(支持商用 Apache 2.0):https://github.com/SafeAILab/EAGLE

    EAGLE 具有以下特点:

    • 比普通自回归解码(13B)快 3 倍;
    • 比 Lookahead 解码(13B)快 2 倍;
    • 比 Medusa 解码(13B)快 1.6 倍;
    • 可以证明在生成文本的分布上与普通解码保持一致;
    • 可以在 RTX 3090 上进行训练(1-2 天内)和测试;
    • 可以与 vLLM、DeepSpeed、Mamba、FlashAttention、量化和硬件优化等其他平行技术结合使用。
    大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE
    加速自回归解码的一种方法是投机采样(speculative sampling)。这种技术使用一个更小的草稿模型,通过标准自回归生成来猜测接下来的多个词。随后,原始 LLM 并行验证这些猜测的词(只需要进行一次前向传播进行验证)。如果草稿模型准确预测了 α 词,原始 LLM 的一次前向传播就可以生成 α+1 个词。

    在投机采样中,草稿模型的任务是基于当前词序列预测下一个词。使用一个参数数量显著更少的模型完成这个任务极具挑战性,通常会产生次优结果。此外,标准投机采样方法中的草稿模型独立预测下一个词而不利用原始 LLM 提取的丰富语义信息,导致潜在的效率低下。

    这个局限启发了 EAGLE 的开发。EAGLE 利用原始 LLM 提取的上下文特征(即模型第二顶层输出的特征向量)。EAGLE 建立在以下第一性原理之上:

    特征向量序列是可压缩的,所以根据前面的特征向量预测后续特征向量比较容易。

    EAGLE 训练了一个轻量级插件,称为自回归头(Auto-regression Head),与词嵌入层一起,基于当前特征序列从原始模型的第二顶层预测下一个特征。然后使用原始 LLM 的冻结分类头来预测下一个词。特征比词序列包含更多信息,使得回归特征的任务比预测词的任务简单得多。总之,EAGLE 在特征层面上进行外推,使用一个小型自回归头,然后利用冻结的分类头生成预测的词序列。与投机采样、Medusa 和 Lookahead 等类似的工作一致,EAGLE 关注的是每次提示推理的延迟,而不是整体系统吞吐量。

    EAGLE——一种增强大语言模型生成效率的方法

    大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE

    上图显示了 EAGLE 与标准投机采样、Medusa 以及 Lookahead 关于输入输出的区别。下图展示了 EAGLE 的工作流程。在原始 LLM 的前向过程中,EAGLE 从第二顶层收集特征。自回归头以这些特征以及此前生成的词的词嵌入作为输入,开始猜下一个词。随后,使用冻结的分类头(LM Head)确定下一个词的分布,使 EAGLE 能够从这个分布中进行采样。通过多次重复采样,EAGLE 进行了类似树状的生成过程,如下图右侧所示。在这个例子中,EAGLE 的三次前向传播 “猜” 出了 10 个词组成的树。

    大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE

    EAGLE 使用轻量级的自回归头来预测原始 LLM 的特征。为了确保生成文本分布的一致性,EAGLE 随后验证预测的树状结构。这个验证过程可以使用一次前向传播完成。通过这个预测和验证的循环,EAGLE 能够快速生成文本词。

    训练自回归头代价很小。EAGLE 使用 ShareGPT 数据集进行训练,该数据集包含不到 70,000 轮对话。自回归头的可训练参数数量也很少。如上图中的蓝色部分所示,大多数组件都是冻结的。唯一要额外训练的是自回归头,这是一个单层 Transformer 结构,具有 0.24B-0.99B 参数。即使是 GPU 资源不足的情况下,也可以训练自回归头。例如,Vicuna 33B 的自回归头可以在 8 卡 RTX 3090 服务器上在 24 小时内完成训练。

    为什么使用词嵌入来预测特征?

    Medusa 仅使用第二顶层的特征来预测下一个词,下下个词......与 Medusa 不同,EAGLE 还动态地将当前采样得到的词嵌入作为自回归头输入的一部分来进行预测。这额外的信息帮助 EAGLE 处理抽样过程中不可避免的随机性。考虑下图中的例子,假设提示词是 “I”。LLM 给出了 “I” 后面跟着 “am” 或 “always” 的概率。Medusa 不考虑是抽样了 “am” 还是 “always”,直接预测 “I” 下下个词的概率。因此,Medusa 的目标是,在只给定 “I” 的基础上,预测 “I am” 或 “I always” 的下一个词。由于抽样过程的随机性,Medusa 的相同输入 “I” 可能有不同的下下个词输出 “ready” 或 “begin”,导致输入和输出之间缺乏一致的映射。相比之下,EAGLE 的输入包括了抽样结果的词嵌入,确保了输入和输出之间的一致映射。这种区别使 EAGLE 能够考虑抽样过程建立的上下文,进而更准确地预测后续词。

    大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE

    树状生成结构

    与投机采样、Lookahead 和 Medusa 等其他猜测 - 验证框架不同,EAGLE 在 “猜词” 阶段采用类似树状的生成结构,进而实现了更高的解码效率。如图所示,标准投机采样和 Lookahead 的生成过程是线性或链式的。Medusa 的方法由于在猜测阶段无法构建上下文,故通过笛卡尔积生成树,导致相邻层之间形成全连接图。这种方法经常导致无意义的组合,例如 “I am begin”。对比之下,EAGLE 创建了一个更稀疏的树结构。这种稀疏的树结构防止形成无意义的序列,将计算资源集中在更合理的词组合上。

    大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE

    多轮投机采样

    标准投机采样方法在进行 “猜词” 的过程中保持了分布的一致性。为了适应树状猜词场景,EAGLE 将这种方法扩展成了多轮递归形式。下面呈现了多轮投机采样的伪代码。在树状生成过程中,EAGLE 记录了每个抽样词对应的概率。通过多轮投机采样,EAGLE 确保最终生成的每个词的分布与原始 LLM 的分布保持一致。

    大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE

    更多实验结果

    下图展示了 EAGLE 在 Vicuna 33B 上关于不同任务中的加速效果。涉及大量固定模板的 “编程”(coding)任务显示出最佳的加速性能。

    大模型推理效率无损提升3倍,滑铁卢大学、北京大学等机构发布EAGLE

    欢迎大家体验 EAGLE,并通过 GitHub issue 反馈建议:https://github.com/SafeAILab/EAGLE/issues
    本站声明:本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系bd@zhengruan.com
    作者最新文章
    业界资讯
    相关文章 更多
    一年损耗4.6亿吨、1.88万亿打水漂!县域经济,别再“卖特产”了
    一年损耗4.6亿吨、1.88万亿打水漂!县域经济,别再“卖特产”了

    前瞻研判:未来十年,县域特色化经济的竞争,不再是资源的竞争,而是市场信任的竞争。谁能为消费者提供最确定的价值承诺,谁就能赢得市场。 2026年全国两会刚刚落幕,“十五五”规划进入开局之年。今年的政府工作报告中,“扎实推进乡村全面振兴”被摆在突出位置,明确提出要“壮大县域富民产业,做好土特产文章”。这

    南昌光电产业集群将重磅亮相ISLE 2026
    南昌光电产业集群将重磅亮相ISLE 2026

    2026 ISLE展前瞻:南昌光电产业集群即将重磅亮相 明年三月,深圳国际会展中心将迎来一场行业盛事。2026年3月5日至7日,ISLE国际智慧显示及系统集成展将在这里拉开帷幕。而这一次,聚光灯将格外聚焦于一个区域——南昌光电产业集群。他们将以“光耀南昌,智链全球”为主题,携一支实力雄厚的“集团军”

    天龙三号全球首次海上动力系统试车成功,商业航天竞速“大运力”更需安全“压舱石”
    天龙三号全球首次海上动力系统试车成功,商业航天竞速“大运力”更需安全“压舱石”

    天龙三号海上试车成功:看中国商业航天如何将“安全”铸为核心竞争力 9月15日,山东海阳东方航天港,巨大的轰鸣声撕裂长空,炽热的白色蒸汽升腾而起。北京天兵科技自主研制的天龙三号大型液体运载火箭,在这里的海上平台成功完成了一级动力系统试车。 这次试车可不简单——它是世界首次海上动力系统试车试验。结果让人

    通用技术集团发布四大战略行动计划,形成全维发展布局
    通用技术集团发布四大战略行动计划,形成全维发展布局

    3月18日,通用技术集团机床产业生态合作伙伴大会在北京国家会议中心举行 春日的北京,一场关乎中国工业未来的盛会拉开帷幕。通用技术集团机床产业生态合作伙伴大会在国家会议中心举行,近500位产业链上下游的企业代表与行业专家齐聚一堂。会上,通用技术集团总工程师、机床公司董事长周舟发布了集团机床产业的未来发

    华为鸿蒙电脑亮相,重构产业新格局
    华为鸿蒙电脑亮相,重构产业新格局

    华为鸿蒙电脑技术与生态沟通会隆重举行,首款鸿蒙电脑惊艳登场,这一标志性事件预示着华为在电脑领域迈出了具有深远影响的关键一步,为国产电脑产业带来了全新的革新与发展契机。鸿蒙电脑的推出并非一朝一夕之功,而是华为经过五年精心策划的结果。在此期间,华为汇聚了超过10000名顶尖工程师,与20多家专业研究所紧密合作,投入大量的精力与资源进行技术研发,最终积累了超过2700项核心专利,彰显了其强大的技术实力与创新能力。新推出的HarmonyOS5采用鸿蒙内核,从操作系统底层开始重构,旨在为用户提供全面升级的办公体验

    ACL 2024 | 提升大模型持续学习性能,哈工大、度小满提出共享注意力框架SAPT
    ACL 2024 | 提升大模型持续学习性能,哈工大、度小满提出共享注意力框架SAPT

    AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年,本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com赵伟翔是哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心2021级直博生,导师为赵妍妍教授和秦兵教授。主要研究方向为对话系统、大语言模型对齐等。他曾以第一作者在ACL、AAAI、IJCAI、CO

    贾扬清点赞:3K star量的SGLang上新,加速Llama 405B推理秒杀vLLM、TensorRT-LLM
    贾扬清点赞:3K star量的SGLang上新,加速Llama 405B推理秒杀vLLM、TensorRT-LLM

    用来运行Llama3405B优势明显。最近,Meta开源了最新的405B模型(Llama3.1405B),把开源模型的性能拉到了新高度。由于模型参数量很大,很多开发者都关心一个问题:怎么提高模型的推理速度?时隔才两天,LMSYSOrg团队就出手了,推出了全新的SGLangRuntimev0.2。这是一个用于LLM和VLM的通用服务引擎。在运行Llama3.1405B时,它的吞吐量和延迟表现都优于vLLM和TensorRT-LLM。在某些情况下(运行Llama系列模型),它的吞吐量甚至能达到TensorRT

    人类模仿AI新赛道,AI:论疯癫,你是我爹
    人类模仿AI新赛道,AI:论疯癫,你是我爹

    机器之能报道编辑:杨文AI被人类带坏!这个世界,太癫了……最近,社交媒体上冒出来一堆搞怪视频,打着AI的旗号,真人cosAI,甚至抖音还专门出了个热门话题——人类模仿AI大赛。(视频来自抖音博主「关妮乱石」)视频链接:https://mp.weixin.qq.com/s/1DVc8skecSsO0a9QcklZlw套路都一个样儿:左边一张旧照片,右边打着「AI修复」的字幕,实际由真人演绎着脑干缺失的狗血「剧情」。-1-AI:第一次被人冒充,没想到比我还抽

    首届AI奥数竞赛方案公布:4支获奖队伍,竟都选择国产模型DeepSeekMath
    首届AI奥数竞赛方案公布:4支获奖队伍,竟都选择国产模型DeepSeekMath

    获胜的AI数学奥林匹克模型出炉!几天前,随着榜单的公布,大家对全球首届AI数学奥林匹克竞赛(AIMO)进步奖的讨论量居高不下。这次比赛共有5个团队胜出,获得第一名的是Numina的团队,CMU_MATH位列第二,afterexams暂居第三,codeinter、Conor#2团队分别拿到第四、第五的成绩。图源:https://www.kaggle.com/c/ai-mathematical-olympiad-prize/leaderboard这一成绩,曾让陶哲轩感到惊讶。当时官方只公布了获奖名单,并未透漏

    2024年WAIC·云帆奖启航:擎启AGI时代,集结超越边界的探索者
    2024年WAIC·云帆奖启航:擎启AGI时代,集结超越边界的探索者

    2024年WAIC・云帆奖面向全球征选AI青年技术人才,欢迎点击「此链接」报名或提名。人工智能的研究范式和产业格局正在经历深刻而积极的转变。过去一年,大模型引发了一股席卷全球的智能浪潮,这不仅推动了AI技术在更广泛领域的应用,也激发了人类对人工智能深层次潜力的追寻和探索。在这场技术革新的洪流中,通用人工智能(AGI)正逐渐从幻想走进现实。我们正处于一个新征程的起点,这个阶段将以人类对通用智能的不懈追求为特征。迎接即将到来的新时代,让我们将目光投向那些充满激情、勇于探索的青年创新者。他们凭借卓越的智慧和无畏

    查看更多
    精品专题 更多
    装机必备
    装机必备

    正软商城装机必备专区,精选办公、浏览器、安全防护、影音播放、压缩解压、设计创作和系统工具等电脑常用正版软件,帮助用户快速完成新电脑软件配置。

    Windows
    Windows

    正软商城Windows软件专区,汇集适用于Windows电脑的办公、设计、安全防护、影音播放、开发工具和系统优化软件,提供软件介绍、系统要求、正版授权及购买下载服务。

    PDF教程
    PDF教程

    正软商城PDF教程频道提供PDF编辑、转换、合并、拆分、压缩及格式处理方法,同时介绍常用PDF软件和工具的使用技巧。

    Mac软件 更多
    讯飞智作 网页版
    讯飞智作 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    讯飞智作是一款基于语音合成技术、虚拟人驱动技术与数字人形象声音构建能力的 AI 数字人音视频创作平台。

    火山引擎 网页版
    火山引擎 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力,依托字节自研豆包多模态大模型,凭借火山方舟一站式平台,提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务,结合高性能AI算力,助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。

    Aperty macOS版
    Aperty macOS版
    macOS

    Aperty 是 Skylum 推出的 AI 人像修图软件,支持自然肤质修饰、瑕疵处理、面部与身体调整、预设及批量同步。

    WINDOWS 更多
    讯飞智作 网页版
    讯飞智作 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    讯飞智作是一款基于语音合成技术、虚拟人驱动技术与数字人形象声音构建能力的 AI 数字人音视频创作平台。

    火山引擎 网页版
    火山引擎 网页版
    Windows/ macOS/ Linux

    火山引擎是字节跳动旗下企业级云与AI服务平台。聚焦大模型核心能力,依托字节自研豆包多模态大模型,凭借火山方舟一站式平台,提供模型精调、推理部署、智能应用搭建等全链路服务,结合高性能AI算力,助力各行业快速落地大模型数字化与智能化应用。

    PixTV 网页版
    PixTV 网页版
    Windows

    PixTV 是一款在浏览器中使用的 AI 视觉内容创作平台,提供图片、视频、音频、文字生成、AI 分镜、局部重绘、提示词反推和无限画布等工具,适合短剧、漫剧、广告及社交媒体内容制作。

    即将离开本站
    您即将前往第三方网站,请确认是否继续?