无损加速最高5x，EAGLE-2让RTX 3060的生成速度超过A100

在人工智能领域，论文《EAGLE-2: Faster Inference of Language Models with Dynamic Draft Trees》展示了语言模型生成效率的重大飞跃。EAGLE-2引入了一种新颖的方法，加速了大型语言模型如RTX 3060的生成速度，使其超越了强大的A100。这是通过使用动态草稿树实现的，它可以在不改变输出分布的情况下将推理速度提高多达五倍。EAGLE-2的独特之处在于其投机抽样技术和根据草稿模型的信心水平自适应重构草稿树。EAGLE-2不仅在速度方面表现出色，而且在速度提升和平均接受长度方面与其他方法相比也表现出色。其实际应用已经显而易见，因为它已经整合到Intel Extension for Transformers项目中，展示了其在行业中的相关性。对于那些对人工智能和语言处理领域的前沿进展感兴趣的人来说，EAGLE-2优化语言模型速度和效率的方法是值得探索的重要进展。- EAGLE-2是一种加速大语言模型推理速度的方法，可以将推理速度提高5倍。 - EAGLE-2使用动态草稿树投机采样，根据草稿模型的置信度动态调整草稿树的结构。 - EAGLE-2保持无损，不改变大语言模型的输出分布。 - EAGLE-2在多轮对话数据集MT-bench上进行了测试，结果显示其加速效果明显优于其他方法。 - EAGLE-2已经在工业界得到应用，集成至Intel/intel-extension-for-transformers等。