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JetSpec: Breaking the Scaling Ceiling of Speculative Decoding with Parallel Tree Drafting

JetSpec: Breaking the Scaling Ceiling of Speculative Decoding with Parallel Tree Drafting JetSpec 论文完整解读与双语翻译论文标题:JETSPEC: Breaking the Scaling Ceiling of Speculative Decoding with Parallel Tree DraftingarXiv:2606.18394v3,面向LLM投机解码,解决因果性-效率两难问题一、论文整体核心内容总结1. 研究背景自回归大模型逐Token串行解码,推理延迟高;投机解码(Speculative Decoding, SD)通过草稿预生成+目标模型并行验证加速生成,但存在缩放天花板:草稿预算增大时,仅当接受率高、草稿开销低才能提速,现有两类方案无法同时满足两点:自回归树形草稿(EAGLE系列):分支满足因果依赖、接受率高,但树越深串行生成开销越大;双向分块扩散草稿(DFlash/DDTree):单次前向生成整块Token,开销极低,但各位置预测无分支因果约束,生成的树分支内部语义矛盾,大量草稿被拒绝,浪费算力。行业痛点:现有方案只能二选一,无法同时做到低成本并行生成+高因果一致性、高接受率,限制大草稿预算下的加速上限。2. 核心方案 JetSpec提出基于因果并行草稿
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