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什么是 Speculative Decoding？
简单来说，Speculative Decoding 就是让“小模型先猜，大模型来验证”。
传统语言模型是一个 token 一个 token 地生成，这种逐步采样方式在大模型上非常慢。而投机采样的流程如下：
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草稿模型（Draft Model）：使用一个小模型快速生成一批“候选 token”。
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主模型（Target Model）：用大模型并行验证这些 token，检查是否匹配其预测。
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对齐则接受，错了则回退：如果草稿部分预测正确，就省去大模型逐个生成的时间。
这一策略显著减少了大模型的推理步骤，大幅提升了吞吐量和响应速度。
为什么能加速？
因为大语言模型最耗时的部分就是每一步 token 的推理和上下文缓存管理。而投机采样允许多个 token 批量处理，减少了 GPU kernel 启动、KV Cache 写入等重复操作。
根据 OpenAI 和其他团队的测试，Speculative Decoding 可带来 1.5x ~ 2.5x 的加速效果，在某些配置下甚至更多。
vLLM 中的 Speculative Decoding 是如何实现的？
vLLM 从 v0.3 开始支持 Speculative Decoding，并且通过一个简单的命令行参数就可以启用它。
启动示例
假设你希望用一个 13B 的大模型推理，同时用 7B 的小模型作为草稿模型，命令如下：
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \--model meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf \--speculative_model mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
只需加一个参数 --speculative_model，vLLM 就会自动启用投机采样机制。
请求示例：OpenAI 兼容 API
vLLM 提供 OpenAI API 接口，我们可以用标准的 openai 库直接请求：
import openaiopenai.api_key = "EMPTY"
openai.api_base = "http://localhost:8000/v1"response = openai.ChatCompletion.create(model="meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf",messages=[{"role": "user", "content": "用通俗语言解释 speculative decoding 是什么？"}]
)print(response.choices[0].message["content"])
你无需在请求中设置任何特殊参数，vLLM 会自动使用 Speculative Decoding，只要你在服务端配置了草稿模型。
注意事项
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| 草稿模型和主模型需 tokenizer 兼容 | 最好是相似架构（如 LLaMA 系列） |
| 草稿模型必须小于主模型 | 否则没有加速效果，可能更慢 |
| FlashAttention + Speculative 一起使用更快 | vLLM 默认启用 FlashAttention |
| 当前仅支持推理，不适用于训练 | Speculative decoding 是一种推理时优化策略 |
总结
Speculative Decoding 是 vLLM 中的一项“投机取巧”的优化技术，让小模型打前站，大模型精准确认，从而实现大幅推理提速。
如果你正在部署 LLM 推理服务，尤其是在 GPU 资源紧张或延迟要求高的场景中，Speculative Decoding 将是你值得尝试的一项加速利器。
延伸阅读
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vLLM GitHub: https://github.com/vllm-project/vllm
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FlashAttention: https://github.com/Dao-AILab/flash-attention
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OpenAI 原始论文：Speculative Decoding for LLMs