LayerSkip 是一种用于加速大型语言模型（LLMs）推理的技术，通过在训练阶段采用层 dropout 和早期退出损失机制，在推理过程中实现从早期层的精准退出，从而避免遍历所有网络层。该方法结合了自我推测解码技术，利用早期层生成的预测结果，并通过后续层进行验证与修正，大幅提升了解码效率，同时减少了内存占用和计算资源的消耗。实验表明，LayerSkip 在文档摘要、编程任务及语义解析等多种任务中均表现出显著的速度提升，同时保持了较高的准确性。
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LayerSkip 是一种用于加速大型语言模型（LLMs）推理的技术，通过在训练阶段采用层 dropout 和早期退出损失机制，在推理过程中实现从早期层的精准退出，从而避免遍历所有网络层。该方法结合了自我推测解码技术，利用早期层生成的预测结果，并通过后续层进行验证与修正，大幅提升了解码效率，同时减少了内存占用和计算资源的消耗。实验表明，LayerSkip 在文档摘要、编程任务及语义解析等多种任务中均表现出显著的速度提升，同时保持了较高的准确性。
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