Какие практические трюки ускоряют инференс трансформеров (speculative decoding, medusa)?

Для ускорения инференса трансформеров применяются несколько практических подходов:

• Speculative Decoding — метод, при котором модель генерирует несколько токенов за один проход, используя более простую или сжатую модель для предсказания нескольких шагов вперед, а затем проверяет и корректирует результаты с помощью основной модели. Это снижает количество последовательных вычислений и ускоряет вывод.

• Medusa — техника, которая объединяет несколько гипотез декодирования и параллельно их обрабатывает, чтобы повысить эффективность и качество вывода.

Кроме того, часто применяют:

• Кэширование ключей и значений (key-value caching) для повторного использования при генерации последовательности.
• Квантизацию модели для уменьшения вычислительной нагрузки.
• Использование оптимизированных библиотек и аппаратного ускорения (например, TensorRT, ONNX Runtime).

Пример упрощённой идеи speculative decoding:

# Псевдокод
simple_model = load_small_model()
main_model = load_full_model()

# Предсказываем сразу несколько токенов простой моделью
predicted_tokens = simple_model.predict_next_tokens(input_sequence, n=5)

# Проверяем и корректируем с помощью основной модели
for token in predicted_tokens:
    if main_model.validate_token(token):
        output.append(token)
    else:
        # fallback на пошаговый вывод
        output.append(main_model.predict_next_token(input_sequence))
        break