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EAGLE (Extrapolation Algorithm for Greater Language-model Efficiency) is a new baseline for fast decoding of Large Language Models (LLMs) with provable performance maintenance. This approach involves extrapolating the second-top-layer contextual feature vectors of LLMs, enabling a significant boost in generation efficiency. EAGLE-2 uses the confidence scores from the draft model to approximate acceptance rates, dynamically adjusting the draft tree structure, which further enhances performance. EAGLE-3 removes the feature prediction constraint in EAGLE and simulates this process during training using training-time testing. Considering that top-layer features are limited to next-token prediction, EAGLE-3 replaces them with a fusion of low-, mid-, and high-level semantic features. EAGLE-3 further improves generation speed while ensuring lossless performance.

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必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

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順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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