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

CLaSp：提出一种上下文层跳跃的自推测解码方法，加速LLM推理。

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

关键词: 推测解码 大型语言模型 层跳跃 动态规划 模型加速

📋 核心要点

  1. 现有推测解码方法依赖于额外的draft模型训练，这增加了实现难度和跨LLM的兼容性问题。
  2. CLaSp通过动态跳过verify模型的中间层来构建draft模型，无需额外训练，实现即插即用。
  3. 实验表明，CLaSp在LLaMA3系列模型上实现了1.3x~1.7x的推理加速，同时保持了生成文本的分布不变。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为CLaSp的上下文层跳跃策略，用于自推测解码，旨在加速大型语言模型（LLM）的解码过程。与现有方法不同，CLaSp无需额外的draft模型训练或额外模块。它通过跳过verify模型中的中间层来构建压缩的draft模型，实现了一种即插即用的机制。具体而言，我们开发了一种动态规划算法，该算法利用最后验证阶段的完整隐藏状态作为目标，优化层跳跃过程。这使得CLaSp能够在每个验证阶段后动态调整其层跳跃策略，而无需依赖预先优化的跳过层集合。在各种下游任务上的实验结果表明，CLaSp在LLaMA3系列模型上实现了1.3倍至1.7倍的加速，且不改变生成文本的原始分布。

🔬 方法详解

问题定义：推测解码旨在加速LLM的解码过程，但现有方法通常需要训练额外的draft模型，这增加了部署和维护的复杂性，并且难以保证draft模型与verify模型的一致性，从而影响加速效果。现有方法需要额外的训练开销，并且可能引入与原始模型不一致的偏差。

核心思路：CLaSp的核心思路是利用verify模型自身，通过跳过中间层来构建一个轻量级的draft模型。这样可以避免额外的训练开销，并天然地保证draft模型与verify模型的一致性。通过动态调整跳过的层，CLaSp可以在保证生成质量的同时，最大化加速效果。

技术框架：CLaSp的整体框架包括以下几个阶段：首先，利用跳过若干层的verify模型作为draft模型，生成多个token的草稿。然后，使用完整的verify模型验证这些草稿token。如果草稿token被接受，则直接输出；如果被拒绝，则使用verify模型重新生成token。关键在于动态规划算法，它根据上一轮验证阶段的隐藏状态，优化下一轮的层跳跃策略。

关键创新：CLaSp的关键创新在于提出了一种无需额外训练的自推测解码方法，通过动态调整层跳跃策略，在加速推理的同时保持生成质量。与现有方法相比，CLaSp避免了训练额外的draft模型，降低了部署和维护成本，并提高了兼容性。动态规划算法能够根据模型的实际表现，自适应地调整层跳跃策略，从而实现更好的加速效果。

关键设计：CLaSp的关键设计包括：1) 使用动态规划算法优化层跳跃策略，目标是最大化加速效果，同时保证生成质量。2) 利用上一轮验证阶段的完整隐藏状态作为动态规划算法的输入，从而能够根据模型的实际表现，自适应地调整层跳跃策略。3) 没有引入任何额外的参数或损失函数，保证了与原始模型的兼容性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CLaSp在LLaMA3系列模型上实现了1.3倍至1.7倍的加速，且不改变生成文本的原始分布。这意味着CLaSp能够在不牺牲生成质量的前提下，显著提高LLM的推理效率。该方法无需额外训练，易于部署和使用，具有很高的实际应用价值。

🎯 应用场景

CLaSp可以广泛应用于各种需要加速LLM推理的场景，例如在线对话系统、文本生成、机器翻译等。它能够显著提高LLM的推理效率，降低计算成本，并提升用户体验。该方法具有良好的通用性和可扩展性，可以应用于不同的LLM架构和任务。

📄 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.