Reward-Guided Speculative Decoding (RSD)开源 – 提升LLM推理效率的框架

RSD是一种创新框架，通过结合轻量级草稿模型、强大目标模型和过程奖励模型，动态优化大型语言模型(LLMs)在推理任务中的计算成本与输出质量平衡。该框架在处理复杂推理任务时效率可达目标模型的4.4倍，准确率平均比并行解码方法高3.5%，特别适合资源受限环境。项目基于Qwen2.5-Math和Skywork-o1-PRM等开源模型构建，支持在线(需3个GPU)和离线(需1个GPU)两种运行模式。

Reward-Guided Speculative Decoding (RSD)的特点:

1. 轻量级草稿模型与强大目标模型协同工作
2. 过程奖励模型评估中间解码步骤
3. 动态阈值决策机制优化资源分配
4. 理论证明的混合策略平衡效率与精度
5. 支持vLLM在线/离线两种运行模式
6. 最高减少4.4倍浮点运算量(FLOPs)
7. 数学推理准确率提升3.5%

Reward-Guided Speculative Decoding (RSD)的功能:

1. 学术研究中的复杂问题求解
2. 工业场景下的高效LLM部署
3. 教育领域的智能解题系统
4. 资源受限环境下的模型推理优化
5. 奥林匹克级数学挑战任务
6. 需要高精度推理的AI应用

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