Cacheback: Schnellere LLM-Inferenz durch spekulatives Decoding
Anzeige
Cacheback Decoding ist ein trainingsfreies, modellunabhängiges Verfahren, das die Lokalität von Sprache nutzt, um die Inferenz großer Sprachmodelle zu beschleunigen. Dabei greift es ausschließlich auf LRU‑Cache‑Tabellen von Token‑n‑Grammen zurück, um Entwürfe zu generieren. Trotz seiner minimalistischen Bauweise erzielt Cacheback die besten Ergebnisse unter vergleichbaren Methoden und lässt sich dank seiner Einfachheit problemlos in bestehende Systeme integrieren. Darüber hinaus zeigt es vielversprechendes Potenzial für eine rasche Anpassung an neue Domänen.
Ähnliche Artikel
VentureBeat – AI
•
Zoom erzielt Rekord bei AI-Test Humanity's Last Exam – 48,1 %
arXiv – cs.AI
•
Monadenbasierte Architektur für künstliches Alterungsmaß in LLMs
arXiv – cs.AI
•
LLMs zeigen schwache Selbstreflexion – Ergebnisse zu Anthropic‑Behauptungen
arXiv – cs.AI
•
SpeakRL: Sprachmodelle mit Reinforcement Learning zu proaktiven Agenten formen
arXiv – cs.LG
•
DPO steuert Verhalten, nicht Glaubenshaltungen – Ein Blick hinter die Kulissen
arXiv – cs.LG
•
LLMs können Aktivierungsmonitore umgehen – neue Studie zeigt „neuronale Chamäleons“