研究揭示投机解码中目标概率复用的效率提升条件
原文标题：Understanding Target Probability Reuse in Speculative Decoding
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论文分析投机解码中目标模型验证产生的下一 token 分布能否用于选择下一轮草稿树。作者证明精确复用需在下一轮完整上下文上计算分布，并发现用当前上下文单独计算的分布对首 token 分支重排序可提升期望接受率，在树预算较小时尤为明显。代码已开源。
- 问题
- 投机解码中目标模型验证产生的分布能否复用于下一轮草稿树选择。
- 方法
- 证明精确复用需下一轮完整上下文分布，改用当前上下文分布重排首 token 分支。
- 结果
- 在六个目标模型上提升期望接受率，小树预算下更明显，且解码更快
- 影响
- 给出可落地的投机解码树分配改进，直接提升推理吞吐。
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