交互式图解 EAGLE:一层小网络为何能让 32 层大模型出字快 3 倍
hongyangzh · x · 2026-11-11
billxby 发布了一个可交互的 EAGLE-1 图解教程，拆解这一被广泛使用的投机解码(speculative decoding)方法如何在不改变输出一个字的前提下，让 LLM 生成速度提升约 3 倍。
核心脉络：
- 一次完整前向只出一个 token 太贵：以 Llama 3.1 8B 为例，约 93% 的权重计算发生在 32 层 transformer 层中，而 LM head 只占很小一部分。
- 草稿-验证：EAGLE 用一个仅约 0.5B 参数的小网络(复用目标模型的 embedding 与同一个 LM head,不新增输出层)快速起草多个候选 token,目标模型再做一次完整前向并行验证。
- 无损保证：按 min(1, p/q) 的概率保留草稿 token(p 为目标模型概率，q 为草稿概率)，保证输出分布与普通解码完全一致。
- 页面逐步演示了特征猜测、一次性验证出 3 个 token 的全过程，可视化展示了「小层为大模型代笔」的机制。
适合想理解推理加速原理的人入门。
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