φ-Decoding开源 – 优化大型语言模型推理的算法

φ-Decoding 是一种专为大型语言模型（LLM）设计的推理优化算法，通过自适应前瞻采样实现探索与利用的平衡。它将解码定义为前瞻采样，模拟未来步骤以估计全局最优步骤，并结合步骤优势和对齐评估，构建步骤值估计函数。通过宽度内和深度内剪枝策略，φ-Decoding 实现了自适应计算分配，显著提高了推理效率。在多个基准测试中，φ-Decoding 在性能和效率方面均优于自回归 CoT、Tree-of-Thoughts 和 MCTS 等基线方法，并展示了在各种 LLM 上的泛化能力。

φ-Decoding的特点:

1. 前瞻采样：模拟未来步骤以估计全局最优步骤。
2. 步骤值估计：通过前瞻和聚类近似两个分布，估计每个步骤的价值。
3. 剪枝策略：使用宽度内和深度内剪枝策略，确保计算分配的适应性和效率。

φ-Decoding的功能:

1. 优化大型语言模型的推理时间推理过程。
2. 在学术研究中用于提升 LLM 的推理性能。
3. 在实际应用中用于加速复杂任务的推理速度。

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