arXiv cs.LG·50 天前★ 2

混合专家模型中投机解码的边界研究

原文标题:The Limits of Speculation: Bounding Speculative Decoding in Mixture-of-Experts

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AI 智能摘要

论文研究 模型投机解码中因专家加载依赖输入而导致的验证成本不稳定问题,将投机预算选择建模为离线随机最短路径问题。通过反事实模拟构建诊断 ,在 Qwen3-Coder 与 EAGLE-3 组合上发现被拒候选形成严格线性边界。该结果为设计自适应在线启发式策略提供了数学参考点。

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问题
MoE模型投机解码因专家加载依赖输入,验证成本不稳定,投机预算难定。
方法
把投机预算选择建模为离线随机最短路径问题,用反事实模拟构建诊断Oracle分析决策边界。
结果
未给出量化结果
影响
揭示被拒候选的线性边界条件,为设计自适应在线投机策略提供数学参考点。
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原始标题:The Limits of Speculation: Bounding Speculative Decoding in Mixture-of-Experts
AI 中文标题:混合专家模型中投机解码的边界研究
来源:arXiv cs.LG · 发布于 50 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:投机解码 / 混合专家 / 推理加速 / 随机最短路径
关键词:speculative decoding / Mixture-of-Experts / Stochastic Shortest Path / EAGLE-3
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