arXiv 提出 Hybrid Spark：自适应投机解码让内容选择草稿器
原文标题：Hybrid Spark: Adaptive Speculative Decoding That Lets the Content Choose the Drafter
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论文提出 Hybrid Spark 框架，在每一步同时运行基于模型与无模型的草稿器，并为每个请求选取更优的草稿链。核心思路是为每个被验证的草稿 token 定价，使两类草稿器处于同一尺度，从而在自适应验证中统一分配预算。在 vLLM 中结合 dSpark 与 n-gram 草稿器，代码编辑场景吞吐提升 1.10–1.62 倍，聊天场景基本无损。
- 问题
- 投机解码中模型草稿器与无模型草稿器无法统一分配验证预算，需二选一或分卡部署。
- 方法
- 每步同时运行两类草稿器，为每个被验证草稿 token 按批内机会成本定价，把两类草稿链放到同一尺度做自适应验证。
- 结果
- vLLM 中结合 dSpark 与 n-gram 草稿器，代码编辑场景吞吐为 dSpark 的 1.10–1.62 倍（batch 4）、1.04–1.27 倍（batch 128），聊天场景 0.97–1.01 倍基本无损。
- 影响
- 推理服务可在不牺牲聊天性能的前提下吃满代码编辑等重复内容场景的加速收益，且无需拆分 GPU。
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Hybrid Spark 每步同时跑模型型与无模型草稿器并按 token 定价统一分配预算，代码编辑吞吐提升 1.10–1.62 倍。
- •在每步同时运行基于模型与无模型的草稿器，为每个请求选更优草稿链。
- •核心是为每个被验证的草稿 token 定价，使两类草稿器处于同一尺度。
- •无模型草稿器经一次通用文本校准获得接受率估计，从而参与预算分配。
- •在 vLLM 中结合 dSpark 与 n-gram 草稿器，代码编辑场景 batch size 4 时吞吐为 1.10–1.62 倍，128 时为 1.04–1.27 倍。
- •聊天场景基本无损（0.97–1.01 倍）。
为什么重要：让无模型草稿器进入自适应验证的预算分配，对代码编辑等重复内容多的推理负载有直接吞吐收益。
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