ICML 2025｜如何凭「自动补全」实现100K生成3×加速？

内容摘要在当前大模型推理愈发复杂的时代，如何快速、高效地产生超长文本，成为了模型部署与优化中的一大核心挑战。随着 GPT-o3, DeepSeek R1 等具备 「超级上下文窗口」 能力的大模型持续刷新业界记录，百万甚至千万 Token 级别的推理

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在当前大模型推理愈发复杂的时代，如何快速、高效地产生超长文本，成为了模型部署与优化中的一大核心挑战。随着 GPT-o3, DeepSeek R1 等具备 「超级上下文窗口」 能力的大模型持续刷新业界记录，百万甚至千万 Token 级别的推理任务已从研究话题迈入现实场景。然而，生成这些超长文本的背后，却隐藏着令人咋舌的计算成本 —— 长时间的等待、巨大的内存负担以及偶尔重复乏味的输出，严重制约了这些模型的真正潜力。

面对这一挑战，BIGAI NLCo 团队提出了一项全新的推理加速框架 —— TokenSwift，该工作已成功被 ICML 2025 正式接收！在这项研究中提出了一套可插拔、无损、高效的生成加速策略，专为 100K Token 级别的长文本推理而设计。在保持原始模型输出一致性的前提下，加速比达到 3 倍以上，极大提升了推理效率。

论文标题：TokenSwift: Lossless Acceleration of Ultra Long Sequence Generation

Arxiv: abs/2502.18890

Github: bigai-nlco/TokenSwift

Blog: TokenSwift/

 
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傅伟

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