90分钟生成10万Token，新框架实现3倍无损加速超长文本生成

生成10万Token的文本，传统自回归模型需要近5个小时，现在仅需90分钟！

在人工智能领域，大语言模型（LLMs）的应用日益广泛，但生成超长序列（如长达100K Token）却面临着耗时长的难题。传统的推测解码方法在扩展生成限制时并不能有效加速，甚至可能损害生成效果。TOKENSWIFT框架的出现，为这一问题提供了创新性的解决方案，它能够在保持目标模型固有质量的前提下，显著加速超长序列的生成过程。

、技术原理

多Token生成与Token重利用

TOKENSWIFT采用多Token生成和Token重利用的方式，使LLM在单次前向传播中能够生成多个Token，从而减少了频繁模型重载带来的延迟。具体来说，它通过训练少量线性层来实现这一目标，这些线性层能够预测多个Token的Logits，进而提高生成效率。

动态KV缓存更新

随着序列长度的增加，KV缓存的动态管理变得复杂且耗时。TOKENSWIFT通过在生成过程中动态更新部分KV缓存，减少了KV缓存加载时间。这种方法避免了传统方法中KV缓存随序列增长而持续扩大的问题，提高了模型在处理超长序列时的效率。

上下文惩罚

为了应对超长序列生成中重复内容的问题，TOKENSWIFT引入了上下文惩罚机制。它对生成过程施加约束，通过调整生成概率来抑制重复内容的出现，从而确保输出的多样性和质量。

TokenSwift 方法中用于加速大型语言模型生成超长序列的关键机制，主要分为多 token 并行自起草（Multi-token Parallel Self-Drafting）和并行验证（Parallel Verification）两大部分，具体如下：

将生成的多个候选序列（Candidates）输入到带有完整 KV 缓存（Full KV Cache）的大语言模型中进行验证，选择最长的有效序列作为输出，如 “is the father of” ，同时更新 n-gram 表，以便后续复用。

图中的 “Frozen” 和 “Tuned” 分别表示模型的冻结和微调状态，蓝色雪花图标代表冻结状态，红色火焰图标代表微调状态 ，用以说明不同模块在模型中的状态情况。

树基注意力（Tree-base Attention）：利用树基注意力机制对候选 token 进行处理，构建如 “is” “the” “a” “an” 等 token 组成的树状结构，生成多个候选序列，如 “is the uncle of” “is the uncle \n” 等。

三、优势与特点

显著的加速效果

实验结果表明，TOKENSWIFT在不同规模（1.5B、7B、8B、14B）和架构（MHA、GQA）的模型上均实现了超过3倍的加速。例如，在LLaMA3.1-8b模型上，生成100K Token的自回归过程从近5小时缩短至90分钟。

无损的输出质量

TOKENSWIFT通过自生成草稿Token并利用基于树的注意力机制进行验证，确保最终生成的输出与目标模型的预测一致，实现了无损加速。草稿模型本身就是目标模型，只是带有部分KV缓存，无需额外训练，这保证了生成结果的准确性和质量。

良好的鲁棒性

该框架在不同前缀长度和模型规模下均表现出稳定的性能，几乎不受测试条件变化的影响。同时，随着生成长度的增加，其加速优势愈发明显，能够为更大规模的模型带来更高的加速效益。

广泛的适用性

TOKENSWIFT适用于多种模型架构和规模，无论是在MHA架构还是GQA架构下，都能展现出良好的加速效果。这使得它在不同的应用场景和模型选择中具有较高的通用性。

四、应用场景

文学创作与内容生成

对于需要生成长篇文本的场景，如小说创作、报告撰写等，TOKENSWIFT能够帮助创作者快速生成高质量的内容，大大提高创作效率。

科学研究与数据分析

在科学研究中，超长序列的生成可能用于模拟复杂的物理过程、生物序列分析等。TOKENSWIFT的加速能力有助于科研人员更高效地进行实验和数据分析，推动研究进展。

教育培训与知识传播

在教育培训领域，利用TOKENSWIFT可以快速生成教学材料、案例分析等内容，为教育工作者提供丰富的教学资源，同时也便于知识的传播和分享。

未来展望

TOKENSWIFT框架的出现为超长序列生成领域带来了新的突破，但仍有进一步发展的空间。未来的研究可以集中在以下几个方面：

• **性能优化**：继续探索更高效的算法和架构，进一步提高加速比，降低资源消耗。
• **模型适配**：针对不同类型的模型和任务特点，进行更精细化的适配和优化，以适应更多样化的应用场景。
• **质量提升**：在保持加速效果的同时，进一步提升生成内容的质量，如增强逻辑性、连贯性等，使其更符合实际需求。
• **跨领域应用**：探索TOKENSWIFT在更多领域的应用潜力，如医疗、金融等，为各行业提供更强大的文本生成支持。

TOKENSWIFT框架作为超长序列生成领域的创新技术，具有重要的理论价值和广阔的应用前景。它不仅为当前的文本生成任务提供了高效的解决方案，也为未来人工智能技术的发展奠定了坚实的基础。