研究：长上下文草稿生成无需长上下文草稿模型
原文标题：Long-Context Drafting Does Not Require Long-Context Drafters
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论文指出推测解码在超长上下文下失效，因为草稿模型继承目标模型的上下文相关成本。作者冻结已发布的短上下文草稿模型，通过限制注意力缓存与重设旋转位置索引两种推理时机制，使其在 4k 到 200 万 token 范围内保持加速效果，无需训练长上下文草稿模型。
- 问题
- 推测解码在超长上下文下因草稿模型继承目标上下文成本而失效。
- 方法
- 冻结短上下文草稿模型，用限制注意力缓存与重设旋转位置索引两种推理时机制扩展使用范围。
- 结果
- 4k 到 200 万 token 保持加速，短上下文最多损失 0.16 倍加速；无需训练长上下文草稿模型。
- 影响
- 长上下文推理可直接复用现有草稿模型，省去训练长上下文草稿的工程成本。
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冻结短上下文草稿模型加两个推理时机制，推测解码加速从 4k 保持到 200 万 token。
- •超长上下文下草稿模型继承目标模型的上下文相关成本，加速先衰减后反转
- •论点：草稿模型是目标条件化的，读取目标在全前缀上算出的隐状态，远距离上下文无需自身注意力即可到达
- •两个推理时机制：限制草稿模型可见的注意力缓存以固定成本，重设旋转位置索引回到训练范围
- •不触碰任何权重，唯一可调参数很早就饱和，一套 vLLM 侧配置覆盖 4k 到 200 万 token
- •短上下文下最多损失 0.16 倍加速，并证明某类索引平移下草稿计算完全不变
为什么重要：长上下文推理服务普遍受草稿模型拖累，这条说明不必重训长上下文草稿模型，对推理框架与部署方是低成本改动。
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