HeteroSpec: Leveraging Contextual Heterogeneity for Efficient Speculative Decoding

📄 arXiv: 2505.13254v2 📥 PDF

作者: Siran Liu, Yang Ye, Qianchao Zhu, Zane Cao, Yongchao He

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-19 (更新: 2025-10-24)

💡 一句话要点

提出HeteroSpec以解决自回归解码效率低下问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自回归解码 投机解码 验证异质性 大型语言模型 熵量化 动态优化 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的自回归解码方法由于顺序依赖性，导致推理效率低下，尤其在处理高置信度预测时表现不佳。
  2. HeteroSpec通过异质性自适应的方式，根据候选的不确定性动态分配验证资源，从而提高解码效率。
  3. 在多个基准测试中，HeteroSpec实现了4.24倍的解码速度提升，且无需重训练，兼容其他优化方法。

📝 摘要（中文）

自回归解码由于其顺序依赖性，限制了大型语言模型的推理吞吐量。尽管投机解码通过并行验证多个预测标记来缓解这一问题，但其效率仍受限于验证异质性，即不同投机候选的验证难度不均。在实际应用中，高置信度预测的子集占据了大部分成功验证，而现有方法对所有候选的处理方式过于统一，导致冗余计算。HeteroSpec是一个异质性自适应的投机解码框架，能够根据候选的不确定性分配验证工作。HeteroSpec通过轻量级的熵量化器估计验证复杂度，采用数据驱动的分层策略对候选进行划分，并通过协调优化动态调整投机深度和修剪阈值。在五个基准和四个大型语言模型上，HeteroSpec相较于最先进的方法如EAGLE-3实现了平均4.24倍的解码加速，同时保持了输出分布的准确性。HeteroSpec无需模型重训练，并与其他推理优化兼容，成为提高投机解码效率的实用方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自回归解码中由于顺序依赖性导致的推理效率低下问题。现有的投机解码方法未能有效处理验证异质性，导致冗余计算和低效的资源分配。

核心思路：HeteroSpec的核心思路是根据候选的不确定性动态调整验证工作量，通过轻量级的熵量化器来估计验证复杂度，从而优化解码过程。

技术框架：HeteroSpec的整体架构包括三个主要模块：首先，使用熵量化器评估每个候选的验证复杂度；其次，采用数据驱动的分层策略对候选进行划分；最后，通过协调优化动态调整投机深度和修剪阈值，以提高解码效率。

关键创新：HeteroSpec的主要创新在于其异质性自适应的验证策略，能够根据候选的置信度和复杂度进行灵活调整，这与现有方法的统一处理方式形成了显著对比。

关键设计：HeteroSpec设计了轻量级的熵量化器作为验证复杂度的评估工具，并通过数据驱动的分层策略来优化候选的处理流程。此外，动态调整的投机深度和修剪阈值也是其关键设计之一。

📊 实验亮点

HeteroSpec在五个基准测试和四个大型语言模型上实现了平均4.24倍的解码速度提升，相较于最先进的EAGLE-3方法，保持了输出分布的准确性，显示出其在投机解码效率上的显著优势。

🎯 应用场景

HeteroSpec的研究成果在自然语言处理、对话系统和文本生成等领域具有广泛的应用潜力。通过提高解码效率，该方法能够显著提升大型语言模型在实时应用中的响应速度，进而改善用户体验。未来，该框架还可能与其他推理优化技术结合，进一步推动智能系统的发展。

📄 摘要（原文）

Autoregressive decoding inherently limits the inference throughput of Large Language Model (LLM) due to its sequential dependency. Speculative decoding mitigates this by verifying multiple predicted tokens in parallel, but its efficiency remains constrained by what we identify as verification heterogeneity -- the uneven difficulty of verifying different speculative candidates. In practice, a small subset of high-confidence predictions accounts for most successful verifications, yet existing methods treat all candidates uniformly, leading to redundant computation. We present HeteroSpec, a heterogeneity-adaptive speculative decoding framework that allocates verification effort in proportion to candidate uncertainty. HeteroSpec estimates verification complexity using a lightweight entropy-based quantifier, partitions candidates via a data-driven stratification policy, and dynamically tunes speculative depth and pruning thresholds through coordinated optimization. Across five benchmarks and four LLMs, HeteroSpec delivers an average 4.24$\times$ decoding speedup over state-of-the-art methods such as EAGLE-3, while preserving exact output distributions. Crucially, HeteroSpec requires no model retraining and remains compatible with other inference optimizations, making it a practical direction for improving speculative decoding efficiency.