En el articulo Self Speculative Decoding Speeds for Multi Token LLMs analizamos mejoras de rendimiento derivadas de una tecnica de decodificacion especulativa en modelos de lenguaje que predicen varios tokens de forma simultanea
La figura S10 ilustra las mejoras relativas de rendimiento y latencia al aplicar autoespeculacion en decodificacion con k cabezas para un modelo de codigo con prediccion de cuatro tokens en distintos tamanos de lote donde a medida que aumentan las cabezas y los lotes el rendimiento crece y la latencia disminuye
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