CLaSp: In-Context Layer Skip for Self-Speculative Decoding

📄 arXiv: 2505.24196v1 📥 PDF

作者: Longze Chen, Renke Shan, Huiming Wang, Lu Wang, Ziqiang Liu, Run Luo, Jiawei Wang, Hamid Alinejad-Rokny, Min Yang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-30

备注: 11 pages, 7 figures, ACL 2025

💡 一句话要点

提出CLaSp以解决自我推测解码中的层跳过问题

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

关键词: 自我推测解码 大型语言模型 层跳过 动态规划 文本生成 解码效率 压缩模型

📋 核心要点

  1. 现有的自我推测解码方法通常需要额外的模块进行训练，导致实现复杂且难以兼容不同的LLMs。
  2. CLaSp提出了一种上下文层跳过策略，通过跳过验证模型的中间层来构建压缩草稿模型，无需额外训练。
  3. 实验结果显示，CLaSp在多种下游任务中实现了1.3x至1.7x的速度提升，且不影响生成文本的质量。

📝 摘要（中文）

自我推测解码（SD）是一种加速大型语言模型（LLMs）解码过程的有效方法，其效率主要依赖于草稿模型与验证模型之间的一致性。然而，现有的草拟方法通常需要额外的模块进行训练，这在实现和兼容性上存在挑战。本文提出了CLaSp，一种用于自我推测解码的上下文层跳过策略。CLaSp不需要额外的草拟模块或训练，而是通过跳过验证模型的中间层来构建压缩的草稿模型。我们开发了一种动态规划算法，优化层跳过过程，使其能够在每个验证阶段后动态调整跳过策略。实验结果表明，CLaSp在LLaMA3系列模型上实现了1.3x至1.7x的加速，同时不改变生成文本的原始分布。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自我推测解码中草稿模型与验证模型一致性的问题。现有方法依赖于额外的训练模块，导致实现复杂且难以适应不同的LLMs。

核心思路：CLaSp通过上下文层跳过策略，避免了额外的草拟模块和训练，采用即插即用的机制来构建压缩草稿模型。

技术框架：CLaSp的整体架构包括动态规划算法，该算法优化层跳过过程，利用最后验证阶段的完整隐藏状态作为目标，动态调整跳过策略。

关键创新：CLaSp的最大创新在于其动态调整层跳过策略的能力，无需依赖预先优化的跳过层集合，这与现有方法形成了显著区别。

关键设计：在设计中，CLaSp通过动态规划算法实现了对层跳过的优化，确保在每个验证阶段后都能灵活调整跳过的层，提升了整体解码效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，CLaSp在LLaMA3系列模型上实现了1.3x至1.7x的速度提升，相较于传统方法，显著提高了解码效率，同时保持了生成文本的质量不变。

🎯 应用场景

CLaSp的研究成果在大型语言模型的解码过程中具有广泛的应用潜力，尤其是在需要快速生成文本的场景，如对话系统、自动写作和实时翻译等。其高效的解码策略能够显著提升系统的响应速度和用户体验，未来可能推动更多智能应用的发展。

📄 摘要（原文）

Speculative decoding (SD) is a promising method for accelerating the decoding process of Large Language Models (LLMs). The efficiency of SD primarily hinges on the consistency between the draft model and the verify model. However, existing drafting approaches typically require additional modules to be trained, which can be challenging to implement and ensure compatibility across various LLMs. In this paper, we propose CLaSp, an in-context layer-skipping strategy for self-speculative decoding. Unlike prior methods, CLaSp does not require additional drafting modules or extra training. Instead, it employs a plug-and-play mechanism by skipping intermediate layers of the verify model to construct a compressed draft model. Specifically, we develop a dynamic programming algorithm that optimizes the layer-skipping process by leveraging the complete hidden states from the last verification stage as an objective. This enables CLaSp to dynamically adjust its layer-skipping strategy after each verification stage, without relying on pre-optimized sets of skipped layers. Experimental results across diverse downstream tasks demonstrate that CLaSp achieves a speedup of 1.3x ~ 1.7x on LLaMA3 series models without altering the original distribution of the generated text.