TGViewer
КПД КПД @quant_prune_distill · 3.49K subscribers
Post #725 1.59K
Attention Drift: What Autoregressive Speculative Decoding Models Learn
[Статья][Код]

EAGLE (в особенности 3-ий) и MTP-головы стали уже довольно стандартными техниками ускорения инференса за счет предсказания нескольких токенов наперед.

Однако, длина принятия не так велика, как бы хотелось. Кроме того, драфтеры оказываются неустойчивы к изменению системного шаблона и длинным контекстам.

В данной работе провели анализ причин проблем драфтеров и предложили некоторые архитектурные улучшения.
  • 🔥 4
More from @quant_prune_distill
  1. Oct 6, 2026Совпадение? Не думаю!
  2. Oct 5, 2026Теперь уже даже время прочтения блога это ориентир не для человека, а для LLMки. https://r…
  3. Oct 4, 2026"Горячие" эксперты
  4. Oct 4, 2026photo post
  5. Oct 1, 2026🛠 Метод Типичный scaling law имеет вид: L(N, D) = A N^α + B D^β + c 🔄 Скейлинг по рекурс…
  6. Oct 1, 2026Scaling Laws for Looped Mixture of Experts 📄 Статья Есть MoE, которые как-то скейлятся (п…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →