understudy-lm 发布仅用目标模型文本训练的投机解码草稿模型
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understudy-lm 发布仅用目标模型文本训练的投机解码草稿模型
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AI 综述
understudy-lm 项目（作者 SamratDuttaOfficial）发布了仅用目标 LLM 文本输出训练的投机解码草稿模型，无需 logits、隐藏状态或更小的同族模型。发布的是基于 Qwen3.5-4B 训练的 109M 草稿模型，一次猜 4 个 token、由目标模型一步验证，输出不变，实测每步接受 1.58 个 token，投影加速 1.43x。 该项目为 Apache-2.0 许可，需 Python 3.10+ 和 NVIDIA GPU。接受率只在 Qwen3.5-4B 上测量过；在 llama.cpp 下因需逐 token 起草并恢复状态反而更慢（27 到 36 tok/s 对 69 tok/s），需支持 lookahead heads 的运行时才能兑现加速。
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最新进展10月26日 01:23
understudy-lm 发布仅用目标模型文本训练的推测解码草稿模型，针对 Qwen3.5-4B 投影加速 1.43x报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- GitHub · 灵魂体仓库精选understudy-lm 发布仅用目标模型文本训练的推测解码草稿模型，针对 Qwen3.5-4B 投影加速 1.43x
understudy-lm 项目发布了仅从目标 LLM 的文本输出训练的推测解码草稿模型，无需 logits、隐藏状态或更小的同族模型，草稿一次猜测 4 个 token，由目标模型一步验证，输出不变。发布的草稿针对 Qwen3.5-4B 训练，实测每步接受 1.58 个 token，投影加速 1.43x；在 llama.cpp 下因需逐 token 起草并恢复状态反而更慢（27 到 36 tok/s 对 69 tok/s），需支持 lookahead heads 的运行时才能兑现。
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