【深度学习新浪潮】什么是投机解码？大模型推理优化的核心技术解析（含代码实操）
在大模型落地过程中，“推理速度慢、部署成本高”是开发者普遍面临的痛点。而投机解码（Speculative Decoding）作为近年来快速崛起的推理优化技术，凭借“以小博大”的核心思路，成功将大模型生成效率提升30%-50%，成为工业级部署的关键选型。本文将从定义、原理、优势、代码实操等维度，全面拆解投机解码的技术逻辑，让读者既能理解理论，又能直接落地。
一、投机解码的核心定义
投机解码是一种针对自回归大模型的推理加速技术，核心目标是在保证生成质量不下降的前提下，减少大模型的计算开销。
其核心逻辑可概括为：用一个轻量、快速的“草稿模型（Draft Model）”提前预测大模型的输出序列，再由目标大模型（Target Model）对预测结果进行批量验证和修正。通过“小模型投机预测+大模型批量确认”的模式，规避大模型逐token生成的低效问题。
简单来说，它就像“助理先拟草稿，专家再批量审核”——助理（小模型）快速产出初步结果，专家（大模型）不用逐字修改，只需一次性确认或修正，大幅提升整体效率。
二、投机解码的核心原理
投机解码的工作流程可拆解为3个关键步骤，全程围绕“减少大模型的forward次数”展开：