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EAGLE 3.1:LLM推論における注意ドリフトを修正する投機的デコーディングアルゴリズム

EAGLEチーム、vLLMチーム、TorchSpecチームは共同でEAGLE 3.1をリリースし、本番環境での投機的デコーディングの不安定性を修正しました。このアルゴリズムは、FC正規化と正規化後隠れ状態フィードバックという2つのアーキテクチャ改善により、注意ドリフト問題に対処します。長コンテキストタスクでは受け入れ長が最大2倍に向上し、Kimi K2.6モデルでのベンチマークでは同時実行数1でスループットが2.03倍に向上しました。EAGLE 3.1はEAGLE 3チェックポイントと互換性があり、vLLMメインにマージされ、v0.22.0で出荷されます。

ソースMarkTechPost著者: Michal Sutter
EAGLE 3.1:LLM推論における注意ドリフトを修正する投機的デコーディングアルゴリズム
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  • EAGLE 3.1は、深い投機においてドラフターが元のコンテキストから自身の生成トークンへ注意をシフトさせる「注意ドリフト」を修正します。
  • 2つのアーキテクチャ修正:FC正規化による隠れ状態の安定化、および正規化状態を次のステップにフィードバック。
  • 長コンテキストワークロードで受け入れ長が最大2倍、Kimi K2.6で同時実行数1のスループットが2.03倍に向上。
  • EAGLE 3チェックポイントとの後方互換性を維持し、vLLMメインに統合、v0.22.0でリリース。

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