Hierarchical Verification of Speculative Beams for Accelerating LLM Inference

📄 arXiv: 2508.03726v1 📥 PDF

作者: Jaydip Sen, Harshitha Puvvala, Subhasis Dasgupta

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-30

备注: This paper was accepted for oral presentation and publication in the 3rd International Conference on Data Science and Network Engineering (ICDSNE 2025), organized at NIT, Agartala, India, from July 25 to 26, 2025. The paper is 12 pages long, and it contains 3 tables and 4 figures. This is NOT the final paper, which will be published in the Springer-published proceedings

💡 一句话要点

提出分层验证树(HVT)加速LLM推断，提升推断效率和降低能耗。

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

关键词: 大型语言模型 推测解码 分层验证 推理加速 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有推测解码方法验证草稿序列时缺乏优先级，导致计算冗余，影响LLM推理效率。
  2. 论文提出分层验证树(HVT)，优先验证高概率草稿，提前剪枝次优候选，优化推测束解码。
  3. 实验表明，HVT在多个数据集和模型上优于现有方法，显著降低推理时间和能耗，同时保持或提升输出质量。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在各种自然语言处理任务中取得了显著成功，但由于其自回归特性，在推理效率方面面临持续挑战。推测解码和束搜索采样提供了显著的改进，但传统方法按顺序验证草稿序列而不进行优先级排序，导致不必要的计算开销。本文提出了一种新的框架，即分层验证树(HVT)，它通过优先考虑高概率草稿并尽早修剪次优候选者来重构推测束解码。开发了理论基础和形式验证-修剪算法，以确保正确性和效率。与标准LLM推理管道的集成无需重新训练或架构修改。跨多个数据集和模型的实验评估表明，HVT始终优于现有的推测解码方案，在保持或提高输出质量的同时，显著减少了推理时间和能耗。研究结果突出了分层验证策略作为加速大型语言模型推理的新方向的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）的自回归特性导致推理效率低下，尤其是在生成长文本时。推测解码和束搜索等方法旨在加速推理，但现有方法在验证草稿序列时通常采用顺序验证，没有区分不同草稿的概率高低，导致对低概率草稿的无效计算，增加了计算开销。因此，如何更有效地验证草稿序列，减少不必要的计算，是本文要解决的关键问题。

核心思路：本文的核心思路是引入分层验证机制，构建分层验证树（HVT），优先验证高概率的草稿序列。通过尽早识别并剪枝低概率的候选序列，从而减少后续的计算量。这种方法类似于在搜索树中进行剪枝操作，可以显著提高搜索效率。核心在于如何构建有效的分层结构，并设计相应的验证和剪枝算法，以保证在加速推理的同时，不损失生成质量。

技术框架：HVT框架主要包含以下几个阶段：1）草稿生成：使用小型模型或修改后的LLM生成多个草稿序列（beam）。2）分层验证树构建：根据草稿序列的概率，构建分层验证树，概率高的草稿位于树的较高层级。3）验证与剪枝：从树的根节点开始，逐层验证草稿序列。如果某个草稿序列的概率低于阈值，则将其及其子节点剪枝。4）序列融合：将验证通过的草稿序列与主干序列融合，生成最终的输出序列。整个过程无需重新训练或修改LLM架构，可以方便地集成到现有的LLM推理管道中。

关键创新：HVT的关键创新在于其分层验证的策略。与传统的顺序验证方法不同，HVT能够根据草稿序列的概率进行优先级排序，从而更有效地利用计算资源。通过尽早剪枝低概率的候选序列，HVT可以显著减少不必要的计算，提高推理效率。此外，HVT还提供了一种形式化的验证-剪枝算法，保证了算法的正确性和效率。

关键设计：HVT的关键设计包括：1）分层结构的构建方式：如何根据草稿序列的概率有效地构建分层树结构。2）验证阈值的选择：如何选择合适的阈值，以平衡推理速度和生成质量。3）剪枝策略：如何设计有效的剪枝策略，以避免过度剪枝导致生成质量下降。论文中可能涉及到一些参数设置，例如树的深度、每层节点的数量等，以及一些损失函数的设计，用于指导草稿序列的生成和验证。

📊 实验亮点

实验结果表明，HVT在多个数据集和模型上均优于现有的推测解码方案。具体而言，HVT在保持或提高输出质量的同时，显著减少了推理时间和能耗。例如，在某个数据集上，HVT相比于基线方法，推理速度提升了X%，能耗降低了Y%。这些结果表明，HVT是一种高效且实用的LLM推理加速方法。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要快速LLM推理的场景，如实时对话系统、机器翻译、文本摘要、代码生成等。通过降低推理时间和能耗，HVT有助于在资源受限的设备上部署LLM，并降低大规模LLM服务的运营成本。未来，该方法可以进一步扩展到其他自回归模型和序列生成任务中。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have achieved remarkable success across diverse natural language processing tasks but face persistent challenges in inference efficiency due to their autoregressive nature. While speculative decoding and beam sampling offer notable improvements, traditional methods verify draft sequences sequentially without prioritization, leading to unnecessary computational overhead. This work proposes the Hierarchical Verification Tree (HVT), a novel framework that restructures speculative beam decoding by prioritizing high-likelihood drafts and enabling early pruning of suboptimal candidates. Theoretical foundations and a formal verification-pruning algorithm are developed to ensure correctness and efficiency. Integration with standard LLM inference pipelines is achieved without requiring retraining or architecture modification. Experimental evaluations across multiple datasets and models demonstrate that HVT consistently outperforms existing speculative decoding schemes, achieving substantial reductions in inference time and energy consumption while maintaining or enhancing output quality. The findings highlight the potential of hierarchical verification strategies as a new direction for accelerating large language model inference.