图解 LLM 推理：自回归生成与投机解码原理
Abhishekcur · x · 2026-08-10
这篇科普帖梳理了 LLM 推理的核心机制。在标准的非投机解码中，模型采用自回归方式逐个预测 token：预测下一个 token，将其拼接到序列中，再进行下一次前向传播。借助 KV 缓存，模型无需从头重新计算之前的键值。
这一循环会持续进行，直到生成结束符（EOS）或达到长度上限。因此，maxtokens 参数设定的是生成长度的上限而非目标值。
作者进一步解释了投机解码（speculative decoding）如何优化这一执行循环：它通过一次性提议多个 token 并交由目标模型验证，从而提升效率，但底层的自回归生成语义并未改变。
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