为了使ai大模型的推理过程速度更快生成内容更精准，AI 智能客服大语言模型（LLM）推理加速，智能客服系统是金融、电商、运营商等行业的核心服务，其核心依赖大语言模型（如 GPT-3.5/4、文心一言等）生成自然、精准的回复。但传统 LLM 采用自回归逐 Token 生成（Autoregressive Generation），存在显著问题：
单轮回复生成耗时久：用户提问后需等待 2~3 秒甚至更久才能收到回复，交互体验差；
资源占用高：高并发场景下，逐 Token 生成会导致服务器 GPU/CPU 资源被大量占用，服务吞吐量低；
成本高：逐 Token 调用大模型的推理接口，按 Token 计费的场景下成本翻倍。
推测采样（Speculative Sampling）是 LLM 推理加速的核心技术（由 DeepMind 提出），核心逻辑是 “轻量小模型快推、大模型批量验证”，可在不损失回复质量的前提下，将 LLM 生成速度提升 50%~80%，完美解决智能客服的延迟问题，同时降低服务器资源占用和推理成本。
候选 Token 生成：轻量模型快速生成推测序列，耗时仅为大模型的 1/10；
批量验证：大模型一次验证多个 Token，减少大模型调用次数；
回滚修正：保证最终生成结果与大模型原生输出完全一致，无质量损失；
推理加速：整体生成速度比传统逐 Token 生成提升 50% 以上；
成本控制：减少大模型的 Token 计算量，降低推理成本。
模拟 Draft Model（小模型）：用简单的 n-gram 逻辑模拟快速推测 Token；
模拟 Target Model（大模型）：用预设概率分布模拟大模型的 Token 生成逻辑；
实现推测采样主流程：完成 “推测 - 验证 - 保留 / 回滚 - 续生成” 的核心逻辑；
对比传统逐 Token 生成和推测采样的耗时，验证加速效果。
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