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SAM-Decoding_ 后缀自动机助力大模型推理加速！

news 来源：原创 2025/7/12 20:29:22

SAM-Decoding: 后缀自动机助力大模型推理加速！

大语言模型（LLMs）的推理效率一直是研究热点。本文介绍的SAM-Decoding方法，借助后缀自动机（Suffix Automaton，SAM）实现推测解码，在提升推理速度上成果显著，为大模型推理加速开辟新路径。快来一探究竟吧！

论文标题
SAM Decoding: Speculative Decoding via Suffix Automaton
来源
arXiv:2411.10666v3 [cs.CL] 16 Dec 2024 https://arxiv.org/abs/2411.10666

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文章核心

研究背景

如今，Transformer架构的大语言模型（LLMs）在各领域广泛应用，展现出强大能力。但因其参数规模不断增大，在以逐词自回归方式生成文本时效率较低，严重影响应用体验。为提升效率，推测解码（SD）技术兴起，它能在保证解码准确性的同时降低推理延迟。SD技术分为基于模型和无模型两类，基于模型的方法常因训练和预测问题难以生成较长draft tokens；无模型的检索式SD方法虽有优势，但存在检索源单一、检索技术效率低以及适用领域窄等问题，限制了大语言模型推理效率的进一步提升，亟待新的解决方案。

研究问题

现有基于检索的推测解码方法检索源单一，如PLD依赖当前文本，REST依赖文本语料库，限制了检索覆盖范围。
检索技术效率有限，像PLD的n - gram匹配计算复杂度高，REST使用的后缀数组虽有改进但仍非最优。
这些方法适用领域狭窄，在总结、检索增强生成（RAG）等特定领域效果较好，但在其他领域加速效果不明显。

主要贡献

1. 创新检索源利用：利用通用文本语料库和当前文本序列作为检索源，拓宽了检索覆盖范围，增强了检索全面性。

2. 引入后缀自动机优化检索：采用后缀自动机解决最长后缀匹配问题，相比n-gram匹配，能找到更精确的匹配位置和长度，且平均时间复杂度为$ O(1) $ ，检索效率和准确性大幅提升。

3. 自适应策略集成：可与现有方法集成，根据匹配长度自适应选择draft token生成策略，在不同领域均能有效提升文本生成效率。

方法论精要

1. 核心算法/框架：SAM-Decoding方法的核心在于利用后缀自动机（Suffix Automaton，SAM）构建静态和动态后缀自动机。静态后缀自动机基于通用文本语料库离线构建，为模型提供广泛的文本参考；动态后缀自动机则依据当前文本序列（包含用户输入和已生成的文本）实时构建并扩展。在文本生成过程中，这两个自动机通过匹配文本后缀，快速检索并生成draft，为后续的验证和文本生成提供基础。

2. 关键参数设计原理：为优化draft生成策略，SAM-Decoding设置了 $l_{bias}$ 和 $l_{threshold}$ 两个关键参数。 $l_{bias}$ 用于平衡从当前文本和文本语料库中生成draft的优先级。当 $l_{bias}$ 取值合理时，模型能更好地利用动态文本信息，提高draft质量。 $l_{threshold}$ 则控制着后缀自动机与辅助推测解码方法之间的选择偏好。通过实验发现，将这两个参数设为5时，模型在多种任务中的表现较为出色，这一设置在不同的数据集和模型规模下都展现出了较好的适应性。

3. 创新性技术组合：该方法创新性地将后缀自动机与多种辅助推测解码技术相结合，如模型无关的Token Recycling和基于模型的EAGLE-2。在生成draft时，根据后缀匹配长度来动态选择使用自动机生成的draft还是辅助方法生成的draft。若匹配长度较长，表明从自动机获取的draft质量较高，优先使用；反之，则启用辅助方法。这种灵活的策略充分发挥了不同方法的优势，提升了整体的文本生成效率。

4. 实验验证方式：为全面评估SAM-Decoding的性能，研究选用了多种模型进行实验，包括Vicuna-7B-v1.3、Llama3-8B-instruct、Vicuna-13B-v1.3和Vicuna-33B-v1.3等。使用的数据集涵盖了Spec-Bench、HumanEval和HARGID等，这些数据集包含了多轮对话、翻译、总结、问答、数学推理和检索增强生成等多种任务场景。对比基线选择了当前具有代表性的方法，如模型基于的EAGLE-2、模型无关的Token Recycling以及其他检索式方法Lookahead Decoding、PIA、PLD和REST等。通过在不同模型、数据集和任务上与这些基线方法进行对比，全面且细致地评估了SAM-Decoding的性能表现。

实验洞察

1. 性能优势：在Spec - Bench数据集上，SAM - Decoding比基于检索的基线方法快18%以上，加速比达到1.84倍；在HumanEval数据集上，加速比为2.29倍；在HAGRID数据集上，加速比为2.24倍。与EAGLE - 2结合后，在MT - Bench上针对不同LLM骨干模型，可额外实现3.28% - 11.13%的加速。

2. 效率突破：相比现有检索式方法，如PLD时间复杂度为 $O(n^{2}L)$ ，REST时间复杂度为 $O(n^{2}\log L)$ ，SAM - Decoding平均时间复杂度为 $O (1)$ ，在draft生成速度上有显著提升。在实际实验中，不同模型和数据集下，结合SAM - Decoding的方法都能提升推理速度，如在Spec - Bench数据集上，Token Recycling结合SAM - Decoding后加速比从1.84倍提升到2.27倍。

3. 消融研究：研究 $l_{bias}$ 和 $l_{threshold}$ 对推理速度的影响，发现二者在取值为5之前，MAT和加速比随其增大而增加，超过5后则下降。研究draft长度对推理速度影响时，发现draft大小为40时吞吐量最高，超过40性能会下降。去除静态或动态后缀自动机模块实验表明，两个模块都对解码加速有贡献，且动态后缀自动机作用更显著。