S$^4$C: Speculative Sampling with Syntactic and Semantic Coherence for Efficient Inference of Large Language Models

📄 arXiv: 2506.14158v1 📥 PDF

作者: Tao He, Guang Huang, Yu Yang, Tianshi Xu, Sicheng Zhao, Guiguang Ding, Pengyang Wang, Feng Tian

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-17

💡 一句话要点

提出S$^4$C以解决大语言模型推理延迟问题

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

关键词: 大语言模型 推理效率 文本生成 多头草拟 验证树 语法连贯性 语义连贯性 实时应用

📋 核心要点

  1. 现有的推理方法未能充分考虑文本生成中的内在连贯性，导致效率低下。
  2. S$^4$C框架通过多头草拟加速令牌生成，并利用连续验证树进行高效候选验证和特征重用。
  3. 实验结果显示，S$^4$C在多个主流任务中表现优异，提升了效率和并行性，减少了计算资源消耗。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在多种下游任务中展现出卓越的推理能力，但其自回归特性导致显著的推理延迟，给实时应用带来了挑战。为此，论文提出了一种名为S$^4$C的框架，通过引入多头草拟和连续验证树，提升了推理效率和并行性。实验结果表明，S$^4$C在主流任务中超越了基线方法，显著提高了有效令牌的生成速度和准确性，在Spec-bench基准测试中实现了2.26x-2.60x的加速比，优于现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大语言模型推理过程中的延迟问题，现有方法在生成文本时未能有效利用文本的语法和语义连贯性，导致生成效率低下。

核心思路：提出S$^4$C框架，通过多头草拟快速生成令牌，并使用连续验证树来高效验证候选令牌，充分利用生成过程中的语法和语义信息。

技术框架：S$^4$C框架包含两个主要阶段：草拟阶段和验证阶段。在草拟阶段，采用多头机制并行生成多个候选令牌；在验证阶段，通过验证树对生成的候选进行快速验证和特征重用。

关键创新：S$^4$C的核心创新在于引入了多头草拟和连续验证树的结合，显著提升了生成效率和有效令牌的生成率，与传统的单一草拟方法相比，能够更好地捕捉文本的连贯性。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化候选令牌的生成质量，同时在网络结构上引入了多头注意力机制，以增强模型对上下文信息的理解能力。该设计使得模型在生成过程中能够更好地保持语法和语义的一致性。

📊 实验亮点

实验结果显示，S$^4$C在Spec-bench基准测试中实现了2.26x-2.60x的加速比，明显优于现有最先进的方法，表明其在推理效率和有效令牌生成方面的显著提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括实时对话系统、智能客服、自动文本生成等场景。通过提高大语言模型的推理效率，S$^4$C能够在资源受限的环境中实现更快速的响应，提升用户体验。未来，该技术可能在多模态交互和复杂任务处理等领域发挥更大作用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) exhibit remarkable reasoning capabilities across diverse downstream tasks. However, their autoregressive nature leads to substantial inference latency, posing challenges for real-time applications. Speculative sampling mitigates this issue by introducing a drafting phase followed by a parallel validation phase, enabling faster token generation and verification. Existing approaches, however, overlook the inherent coherence in text generation, limiting their efficiency. To address this gap, we propose a Speculative Sampling with Syntactic and Semantic Coherence (S$^4$C) framework, which extends speculative sampling by leveraging multi-head drafting for rapid token generation and a continuous verification tree for efficient candidate validation and feature reuse. Experimental results demonstrate that S$^4$C surpasses baseline methods across mainstream tasks, offering enhanced efficiency, parallelism, and the ability to generate more valid tokens with fewer computational resources. On Spec-bench benchmarks, S$^4$C achieves an acceleration ratio of 2.26x-2.60x, outperforming state-of-the-art methods.