[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"skill:01M72ZWGD1322W8NZDCV0YRGKZ":3,"skill-same:01M72ZWGD1322W8NZDCV0YRGKZ":72},{"skillNo":4,"name":5,"nameZh":6,"description":7,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":16,"categories":17,"keywords":18,"publishedAt":19,"linkOnly":20,"markdownContent":21,"markdownBody":22,"frontMatter":23,"refName":40,"commitSha":41,"skillDirectory":42,"forksCount":43,"repositoryHtmlUrl":44,"repositoryHomepageUrl":6,"ownerHtmlUrl":45,"ownerBlogUrl":6,"ownerDescription":46,"updatedAt":47,"install":48,"resources":61},"01M72ZWGD1322W8NZDCV0YRGKZ","speculative-decoding",null,"Acelere a inferência de LLMs usando especulative decoding, múltiplas cabeças Medusa e técnicas de lookahead decoding. Use ao otimizar velocidade de inferência (aceleração de 1,5-3,6×), reduzir latência em aplicações em tempo real ou fazer deploy de modelos com recursos computacionais limitados. Cobre modelos draft, atenção em árvore, iteração de Jacobi, geração paralela de tokens e estratégias de deploy em produção.","artubss\u002FSKILLS-CLAUDE-CODE","artubss","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F205203215?v=4","01M72YSJPDWM2V6S5PB6XP6PM9","Arthur Bezerra ","01M72YSJPZKPKRBGXNG8K6QFA8",12,"MIT","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fartubss\u002FSKILLS-CLAUDE-CODE\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fskills\u002Fskills\u002Fai-research\u002Femerging-techniques-speculative-decoding\u002FSKILL.md",[],[],"2026-11-11 15:11:14",false,"---\nname: speculative-decoding\ndescription: Acelere a inferência de LLMs usando especulative decoding, múltiplas cabeças Medusa e técnicas de lookahead decoding. Use ao otimizar velocidade de inferência (aceleração de 1,5-3,6×), reduzir latência em aplicações em tempo real ou fazer deploy de modelos com recursos computacionais limitados. Cobre modelos draft, atenção em árvore, iteração de Jacobi, geração paralela de tokens e estratégias de deploy em produção.\nversion: 1.0.0\nauthor: Orchestra Research\nlicense: MIT\ntags: [Emerging Techniques, Speculative Decoding, Medusa, Lookahead Decoding, Fast Inference, Draft Models, Tree Attention, Parallel Generation, Latency Reduction, Inference Optimization]\ndependencies: [transformers, torch]\n---\n\n# Especulative Decoding: Acelerando Inferência de LLMs\n\n## Quando Usar Esta Skill\n\nUse Especulative Decoding quando você precisa:\n- **Acelerar inferência** de 1,5-3,6× sem perda de qualidade\n- **Reduzir latência** para aplicações em tempo real (chatbots, geração de código)\n- **Otimizar throughput** para serving de alto volume\n- **Fazer deploy eficiente** em hardware limitado\n- **Gerar mais rápido** sem alterar arquitetura de modelo\n\n**Técnicas principais**: Especulative decoding com modelo draft, Medusa (múltiplas cabeças), Lookahead Decoding (iteração de Jacobi)\n\n**Papers**: Medusa (arXiv 2401.10774), Lookahead Decoding (ICML 2024), Speculative Decoding Survey (ACL 2024)\n\n## Instalação\n\n```bash\n# Especulative decoding padrão (transformers)\npip install transformers accelerate\n\n# Medusa (múltiplas cabeças de decodificação)\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFasterDecoding\u002FMedusa\ncd Medusa\npip install -e .\n\n# Lookahead Decoding\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhao-ai-lab\u002FLookaheadDecoding\ncd LookaheadDecoding\npip install -e .\n\n# Opcional: vLLM com especulative decoding\npip install vllm\n```\n\n## Quick Start\n\n### Especulative Decoding Básico (Modelo Draft)\n\n```python\nfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer\n\n# Carregue o modelo alvo (grande, lento)\ntarget_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n    \"meta-llama\u002FLlama-2-70b-hf\",\n    device_map=\"auto\",\n    torch_dtype=torch.float16\n)\n\n# Carregue o modelo draft (pequeno, rápido)\ndraft_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n    \"meta-llama\u002FLlama-2-7b-hf\",\n    device_map=\"auto\",\n    torch_dtype=torch.float16\n)\n\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"meta-llama\u002FLlama-2-70b-hf\")\n\n# Gere com especulative decoding\nprompt = \"Explain quantum computing in simple terms:\"\ninputs = tokenizer(prompt, return_tensors=\"pt\").to(\"cuda\")\n\n# Transformers 4.36+ suporta assisted generation\noutputs = target_model.generate(\n    **inputs,\n    assistant_model=draft_model,  # Ativa especulative decoding\n    max_new_tokens=256,\n    do_sample=True,\n    temperature=0.7,\n)\n\nresponse = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)\nprint(response)\n```\n\n### Medusa (Múltiplas Cabeças de Decodificação)\n\n```python\nfrom medusa.model.medusa_model import MedusaModel\n\n# Carregue modelo aprimorado com Medusa\nmodel = MedusaModel.from_pretrained(\n    \"FasterDecoding\u002Fmedusa-vicuna-7b-v1.3\",  # Pré-treinado com cabeças Medusa\n    torch_dtype=torch.float16,\n    device_map=\"auto\"\n)\n\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"FasterDecoding\u002Fmedusa-vicuna-7b-v1.3\")\n\n# Gere com Medusa (aceleração de 2-3×)\nprompt = \"Write a Python function to calculate fibonacci numbers:\"\ninputs = tokenizer(prompt, return_tensors=\"pt\").to(\"cuda\")\n\noutputs = model.medusa_generate(\n    **inputs,\n    max_new_tokens=256,\n    temperature=0.7,\n    posterior_threshold=0.09,  # Limiar de aceitação\n    posterior_alpha=0.3,       # Parâmetro de construção de árvore\n)\n\nresponse = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)\n```\n\n### Lookahead Decoding (Iteração de Jacobi)\n\n```python\nfrom lookahead.lookahead_decoding import LookaheadDecoding\n\n# Carregue modelo\nmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n    \"meta-llama\u002FLlama-2-7b-hf\",\n    torch_dtype=torch.float16,\n    device_map=\"auto\"\n)\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"meta-llama\u002FLlama-2-7b-hf\")\n\n# Inicialize lookahead decoding\nlookahead = LookaheadDecoding(\n    model=model,\n    tokenizer=tokenizer,\n    window_size=15,    # Janela de lookahead (W)\n    ngram_size=5,      # Tamanho de n-grama (N)\n    guess_size=5       # Número de palpites paralelos\n)\n\n# Gere (aceleração de 1,5-2,3×)\nprompt = \"Implement quicksort in Python:\"\noutput = lookahead.generate(prompt, max_new_tokens=256)\nprint(output)\n```\n\n## Conceitos Fundamentais\n\n### 1. Especulative Decoding (Modelo Draft)\n\n**Ideia**: Use um modelo draft pequeno para gerar candidatos, modelo alvo grande para verificar em paralelo.\n\n**Algoritmo**:\n1. Modelo draft gera K tokens especulativamente\n2. Modelo alvo avalia todos os K tokens em paralelo (um único forward pass)\n3. Aceita tokens onde draft e alvo concordam\n4. Rejeita primeiro desacordo, continua daí\n\n```python\ndef speculative_decode(target_model, draft_model, prompt, K=4):\n    \"\"\"Algoritmo de especulative decoding.\"\"\"\n    # 1. Gere K tokens draft\n    draft_tokens = draft_model.generate(prompt, max_new_tokens=K)\n\n    # 2. Modelo alvo avalia todos os K tokens em um forward pass\n    target_logits = target_model(draft_tokens)  # Paralelo!\n\n    # 3. Aceite\u002Frejeite com base em concordância de probabilidade\n    accepted = []\n    for i in range(K):\n        p_draft = softmax(draft_model.logits[i])\n        p_target = softmax(target_logits[i])\n\n        # Probabilidade de aceitação\n        if random.random() \u003C min(1, p_target[draft_tokens[i]] \u002F p_draft[draft_tokens[i]]):\n            accepted.append(draft_tokens[i])\n        else:\n            break  # Rejeite, ressample do modelo alvo\n\n    return accepted\n```\n\n**Performance**:\n- Aceleração: 1,5-2× com bom modelo draft\n- Zero perda de qualidade (matematicamente equivalente ao modelo alvo)\n- Melhor quando modelo draft é 5-10× menor que o alvo\n\n### 2. Medusa (Múltiplas Cabeças de Decodificação)\n\n**Fonte**: arXiv 2401.10774 (2024)\n\n**Inovação**: Adicione múltiplas cabeças de predição ao modelo existente, preveja tokens futuros sem modelo draft separado.\n\n**Arquitetura**:\n```\nInput → LLM Base (congelado) → Estado Oculto\n                                ├→ Cabeça 1 (prediz token t+1)\n                                ├→ Cabeça 2 (prediz token t+2)\n                                ├→ Cabeça 3 (prediz token t+3)\n                                └→ Cabeça 4 (prediz token t+4)\n```\n\n**Treinamento**:\n- **Medusa-1**: Congele LLM base, treine apenas cabeças\n  - aceleração 2,2×, sem perda\n- **Medusa-2**: Fine-tune LLM base + cabeças juntos\n  - aceleração 2,3-3,6×, melhor qualidade\n\n**Atenção em Árvore**:\n```python\n# Medusa constrói árvore de candidatos\n# Exemplo: Prediga 2 passos à frente com top-2 por passo\n\n#         Raiz\n#        \u002F    \\\n#      T1a    T1b  (Passo 1: 2 candidatos)\n#     \u002F  \\    \u002F \\\n#  T2a  T2b T2c T2d  (Passo 2: 4 candidatos totais)\n\n# Um único forward pass avalia a árvore inteira!\n```\n\n**Vantagens**:\n- Sem modelo draft separado necessário\n- Treinamento mínimo (apenas cabeças)\n- Compatível com qualquer LLM\n\n### 3. Lookahead Decoding (Iteração de Jacobi)\n\n**Fonte**: ICML 2024\n\n**Ideia central**: Reformule decodificação autorregressiva como resolução de sistema de equações, resolva em paralelo usando iteração de Jacobi.\n\n**Formulação matemática**:\n```\nTradicional:  y_t = f(x, y_1, ..., y_{t-1})  (sequencial)\nJacobi:       y_t^{(k+1)} = f(x, y_1^{(k)}, ..., y_{t-1}^{(k)})  (paralelo)\n```\n\n**Dois ramos**:\n\n1. **Ramo Lookahead**: Gere n-gramas em paralelo\n   - Tamanho de janela W: Quantos passos olhar adiante\n   - Tamanho de n-grama N: Quantos tokens passados usar\n\n2. **Ramo de Verificação**: Verifique n-gramas promissores\n   - Combine n-gramas com tokens gerados\n   - Aceite se primeiro token combinar\n\n```python\nclass LookaheadDecoding:\n    def __init__(self, model, window_size=15, ngram_size=5):\n        self.model = model\n        self.W = window_size  # Janela lookahead\n        self.N = ngram_size   # Tamanho de n-grama\n\n    def generate_step(self, tokens):\n        # Ramo lookahead: Gere W × N candidatos\n        candidates = {}\n        for w in range(1, self.W + 1):\n            for n in range(1, self.N + 1):\n                # Gere n-grama começando na posição w\n                ngram = self.generate_ngram(tokens, start=w, length=n)\n                candidates[(w, n)] = ngram\n\n        # Ramo verificação: Encontre n-gramas combinando\n        verified = []\n        for ngram in candidates.values():\n            if ngram[0] == tokens[-1]:  # Primeiro token combina com última entrada\n                if self.verify(tokens, ngram):\n                    verified.append(ngram)\n\n        # Aceite n-grama verificado mais longo\n        return max(verified, key=len) if verified else [self.model.generate_next(tokens)]\n```\n\n**Performance**:\n- Aceleração: 1,5-2,3× (até 3,6× para geração de código)\n- Sem modelo draft ou treinamento necessário\n- Funciona imediatamente com qualquer modelo\n\n## Comparação de Métodos\n\n| Método | Aceleração | Treinamento | Modelo Draft | Perda de Qualidade |\n|--------|-----------|-------------|-------------|-------------------|\n| **Especulative Draft** | 1,5-2× | Não | Sim (externo) | Nenhuma |\n| **Medusa** | 2-3,6× | Mínimo (apenas cabeças) | Não (cabeças integradas) | Nenhuma |\n| **Lookahead** | 1,5-2,3× | Nenhum | Não | Nenhuma |\n| **Naive Batching** | 1,2-1,5× | Não | Não | Nenhuma |\n\n## Padrões Avançados\n\n### Treinando Cabeças Medusa\n\n```python\nfrom medusa.model.medusa_model import MedusaModel\nfrom medusa.model.kv_cache import initialize_past_key_values\nimport torch.nn as nn\n\n# 1. Carregue modelo base\nbase_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n    \"lmsys\u002Fvicuna-7b-v1.3\",\n    torch_dtype=torch.float16\n)\n\n# 2. Adicione cabeças Medusa\nnum_heads = 4\nmedusa_heads = nn.ModuleList([\n    nn.Linear(base_model.config.hidden_size, base_model.config.vocab_size, bias=False)\n    for _ in range(num_heads)\n])\n\n# 3. Loop de treinamento (congele modelo base para Medusa-1)\nfor param in base_model.parameters():\n    param.requires_grad = False  # Congele base\n\noptimizer = torch.optim.Adam(medusa_heads.parameters(), lr=1e-3)\n\nfor batch in dataloader:\n    # Forward pass\n    hidden_states = base_model(**batch, output_hidden_states=True).hidden_states[-1]\n\n    # Prediga tokens futuros com cada cabeça\n    loss = 0\n    for i, head in enumerate(medusa_heads):\n        logits = head(hidden_states)\n        # Alvo: tokens deslocados por (i+1) posições\n        target = batch['input_ids'][:, i+1:]\n        loss += F.cross_entropy(logits[:, :-i-1], target)\n\n    # Backward\n    optimizer.zero_grad()\n    loss.backward()\n    optimizer.step()\n```\n\n### Híbrido: Especulative + Medusa\n\n```python\n# Use Medusa como modelo draft para especulative decoding\ndraft_medusa = MedusaModel.from_pretrained(\"medusa-vicuna-7b\")\ntarget_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\"vicuna-33b\")\n\n# Draft gera múltiplos candidatos com Medusa\ndraft_tokens = draft_medusa.medusa_generate(prompt, max_new_tokens=5)\n\n# Alvo verifica em um único forward pass\noutputs = target_model.generate(\n    prompt,\n    assistant_model=draft_medusa,  # Use Medusa como draft\n    max_new_tokens=256\n)\n\n# Combina benefícios: velocidade Medusa + qualidade do modelo grande\n```\n\n### Seleção Otimizada de Modelo Draft\n\n```python\ndef select_draft_model(target_model_size, target):\n    \"\"\"Selecione modelo draft otimizado para especulative decoding.\"\"\"\n    # Regra: Draft deve ser 5-10× menor\n    if target_model_size == \"70B\":\n        return \"7B\"  # 10× menor\n    elif target_model_size == \"33B\":\n        return \"7B\"  # 5× menor\n    elif target_model_size == \"13B\":\n        return \"1B\"  # 13× menor\n    else:\n        return None  # Alvo muito pequeno, use Medusa\u002FLookahead instead\n\n# Exemplo\ndraft = select_draft_model(\"70B\", target_model)\n# Retorna \"7B\" → Use Llama-2-7b como draft para Llama-2-70b\n```\n\n## Melhores Práticas\n\n### 1. Escolha o Método Correto\n\n```python\n# Novo deploy → Medusa (melhor aceleração geral, sem modelo draft)\nif deploying_new_model:\n    use_method = \"Medusa\"\n\n# Deploy existente com versão pequena disponível → Draft especulative\nelif have_small_version_of_model:\n    use_method = \"Draft Model Speculative\"\n\n# Quer zero treinamento\u002Fsetup → Lookahead\nelif want_plug_and_play:\n    use_method = \"Lookahead Decoding\"\n```\n\n### 2. Ajuste de Hiperparâmetros\n\n**Especulative Draft**:\n```python\n# K = número de tokens especulativos\nK = 4  # Default bom\nK = 2  # Conservador (maior aceitação)\nK = 8  # Agressivo (menor aceitação, mas mais tokens quando aceito)\n\n# Regra: Maior K → mais aceleração SE modelo draft é bom\n```\n\n**Medusa**:\n```python\n# Limiar posterior (confiança de aceitação)\nposterior_threshold = 0.09  # Padrão (do paper)\nposterior_threshold = 0.05  # Mais conservador (mais lento, maior qualidade)\nposterior_threshold = 0.15  # Mais agressivo (mais rápido, pode degradar qualidade)\n\n# Profundidade de árvore (quantos passos adiante)\nmedusa_choices = [[0], [0, 0], [0, 1], [0, 0, 0]]  # Profundidade 3 (padrão)\n```\n\n**Lookahead**:\n```python\n# Tamanho de janela W (distância lookahead)\n# Tamanho de n-grama N (contexto para geração)\n\n# Modelo 7B (mais recursos)\nW, N = 15, 5\n\n# Modelo 13B (moderado)\nW, N = 10, 5\n\n# Modelo 33B+ (recursos limitados)\nW, N = 7, 5\n```\n\n### 3. Deploy em Produção\n\n```python\n# vLLM com especulative decoding\nfrom vllm import LLM, SamplingParams\n\n# Inicialize com modelo draft\nllm = LLM(\n    model=\"meta-llama\u002FLlama-2-70b-hf\",\n    speculative_model=\"meta-llama\u002FLlama-2-7b-hf\",  # Modelo draft\n    num_speculative_tokens=5,\n    use_v2_block_manager=True,\n)\n\n# Gere\nprompts = [\"Tell me about AI:\", \"Explain quantum physics:\"]\nsampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=256)\n\noutputs = llm.generate(prompts, sampling_params)\nfor output in outputs:\n    print(output.outputs[0].text)\n```\n\n## Recursos\n\n- **Paper Medusa**: https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2401.10774\n- **GitHub Medusa**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFasterDecoding\u002FMedusa\n- **Lookahead Decoding (ICML 2024)**: https:\u002F\u002Flmsys.org\u002Fblog\u002F2023-11-21-lookahead-decoding\u002F\n- **GitHub Lookahead**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhao-ai-lab\u002FLookaheadDecoding\n- **Especulative Decoding Survey (ACL 2024)**: https:\u002F\u002Faclanthology.org\u002F2024.findings-acl.456.pdf\n- **Comprehensive Survey**: https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2401.07851\n\n## Veja Também\n\n- `references\u002Fdraft_model.md` - Seleção e treinamento de modelo draft\n- `references\u002Fmedusa.md` - Arquitetura Medusa e treinamento\n- `references\u002Flookahead.md` - Detalhes de implementação de lookahead decoding","# Especulative Decoding: Acelerando Inferência de LLMs\n\n## Quando Usar Esta Skill\n\nUse Especulative Decoding quando você precisa:\n- **Acelerar inferência** de 1,5-3,6× sem perda de qualidade\n- **Reduzir latência** para aplicações em tempo real (chatbots, geração de código)\n- **Otimizar throughput** para serving de alto volume\n- **Fazer deploy eficiente** em hardware limitado\n- **Gerar mais rápido** sem alterar arquitetura de modelo\n\n**Técnicas principais**: Especulative decoding com modelo draft, Medusa (múltiplas cabeças), Lookahead Decoding (iteração de Jacobi)\n\n**Papers**: Medusa (arXiv 2401.10774), Lookahead Decoding (ICML 2024), Speculative Decoding Survey (ACL 2024)\n\n## Instalação\n\n```bash\n# Especulative decoding padrão (transformers)\npip install transformers accelerate\n\n# Medusa (múltiplas cabeças de decodificação)\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFasterDecoding\u002FMedusa\ncd Medusa\npip install -e .\n\n# Lookahead Decoding\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhao-ai-lab\u002FLookaheadDecoding\ncd LookaheadDecoding\npip install -e .\n\n# Opcional: vLLM com especulative decoding\npip install vllm\n```\n\n## Quick Start\n\n### Especulative Decoding Básico (Modelo Draft)\n\n```python\nfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer\n\n# Carregue o modelo alvo (grande, lento)\ntarget_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n    \"meta-llama\u002FLlama-2-70b-hf\",\n    device_map=\"auto\",\n    torch_dtype=torch.float16\n)\n\n# Carregue o modelo draft (pequeno, rápido)\ndraft_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n    \"meta-llama\u002FLlama-2-7b-hf\",\n    device_map=\"auto\",\n    torch_dtype=torch.float16\n)\n\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"meta-llama\u002FLlama-2-70b-hf\")\n\n# Gere com especulative decoding\nprompt = \"Explain quantum computing in simple terms:\"\ninputs = tokenizer(prompt, return_tensors=\"pt\").to(\"cuda\")\n\n# Transformers 4.36+ suporta assisted generation\noutputs = target_model.generate(\n    **inputs,\n    assistant_model=draft_model,  # Ativa especulative decoding\n    max_new_tokens=256,\n    do_sample=True,\n    temperature=0.7,\n)\n\nresponse = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)\nprint(response)\n```\n\n### Medusa (Múltiplas Cabeças de Decodificação)\n\n```python\nfrom medusa.model.medusa_model import MedusaModel\n\n# Carregue modelo aprimorado com Medusa\nmodel = MedusaModel.from_pretrained(\n    \"FasterDecoding\u002Fmedusa-vicuna-7b-v1.3\",  # Pré-treinado com cabeças Medusa\n    torch_dtype=torch.float16,\n    device_map=\"auto\"\n)\n\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"FasterDecoding\u002Fmedusa-vicuna-7b-v1.3\")\n\n# Gere com Medusa (aceleração de 2-3×)\nprompt = \"Write a Python function to calculate fibonacci numbers:\"\ninputs = tokenizer(prompt, return_tensors=\"pt\").to(\"cuda\")\n\noutputs = model.medusa_generate(\n    **inputs,\n    max_new_tokens=256,\n    temperature=0.7,\n    posterior_threshold=0.09,  # Limiar de aceitação\n    posterior_alpha=0.3,       # Parâmetro de construção de árvore\n)\n\nresponse = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)\n```\n\n### Lookahead Decoding (Iteração de Jacobi)\n\n```python\nfrom lookahead.lookahead_decoding import LookaheadDecoding\n\n# Carregue modelo\nmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n    \"meta-llama\u002FLlama-2-7b-hf\",\n    torch_dtype=torch.float16,\n    device_map=\"auto\"\n)\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"meta-llama\u002FLlama-2-7b-hf\")\n\n# Inicialize lookahead decoding\nlookahead = LookaheadDecoding(\n    model=model,\n    tokenizer=tokenizer,\n    window_size=15,    # Janela de lookahead (W)\n    ngram_size=5,      # Tamanho de n-grama (N)\n    guess_size=5       # Número de palpites paralelos\n)\n\n# Gere (aceleração de 1,5-2,3×)\nprompt = \"Implement quicksort in Python:\"\noutput = lookahead.generate(prompt, max_new_tokens=256)\nprint(output)\n```\n\n## Conceitos Fundamentais\n\n### 1. Especulative Decoding (Modelo Draft)\n\n**Ideia**: Use um modelo draft pequeno para gerar candidatos, modelo alvo grande para verificar em paralelo.\n\n**Algoritmo**:\n1. Modelo draft gera K tokens especulativamente\n2. Modelo alvo avalia todos os K tokens em paralelo (um único forward pass)\n3. Aceita tokens onde draft e alvo concordam\n4. Rejeita primeiro desacordo, continua daí\n\n```python\ndef speculative_decode(target_model, draft_model, prompt, K=4):\n    \"\"\"Algoritmo de especulative decoding.\"\"\"\n    # 1. Gere K tokens draft\n    draft_tokens = draft_model.generate(prompt, max_new_tokens=K)\n\n    # 2. Modelo alvo avalia todos os K tokens em um forward pass\n    target_logits = target_model(draft_tokens)  # Paralelo!\n\n    # 3. Aceite\u002Frejeite com base em concordância de probabilidade\n    accepted = []\n    for i in range(K):\n        p_draft = softmax(draft_model.logits[i])\n        p_target = softmax(target_logits[i])\n\n        # Probabilidade de aceitação\n        if random.random() \u003C min(1, p_target[draft_tokens[i]] \u002F p_draft[draft_tokens[i]]):\n            accepted.append(draft_tokens[i])\n        else:\n            break  # Rejeite, ressample do modelo alvo\n\n    return accepted\n```\n\n**Performance**:\n- Aceleração: 1,5-2× com bom modelo draft\n- Zero perda de qualidade (matematicamente equivalente ao modelo alvo)\n- Melhor quando modelo draft é 5-10× menor que o alvo\n\n### 2. Medusa (Múltiplas Cabeças de Decodificação)\n\n**Fonte**: arXiv 2401.10774 (2024)\n\n**Inovação**: Adicione múltiplas cabeças de predição ao modelo existente, preveja tokens futuros sem modelo draft separado.\n\n**Arquitetura**:\n```\nInput → LLM Base (congelado) → Estado Oculto\n                                ├→ Cabeça 1 (prediz token t+1)\n                                ├→ Cabeça 2 (prediz token t+2)\n                                ├→ Cabeça 3 (prediz token t+3)\n                                └→ Cabeça 4 (prediz token t+4)\n```\n\n**Treinamento**:\n- **Medusa-1**: Congele LLM base, treine apenas cabeças\n  - aceleração 2,2×, sem perda\n- **Medusa-2**: Fine-tune LLM base + cabeças juntos\n  - aceleração 2,3-3,6×, melhor qualidade\n\n**Atenção em Árvore**:\n```python\n# Medusa constrói árvore de candidatos\n# Exemplo: Prediga 2 passos à frente com top-2 por passo\n\n#         Raiz\n#        \u002F    \\\n#      T1a    T1b  (Passo 1: 2 candidatos)\n#     \u002F  \\    \u002F \\\n#  T2a  T2b T2c T2d  (Passo 2: 4 candidatos totais)\n\n# Um único forward pass avalia a árvore inteira!\n```\n\n**Vantagens**:\n- Sem modelo draft separado necessário\n- Treinamento mínimo (apenas cabeças)\n- Compatível com qualquer LLM\n\n### 3. Lookahead Decoding (Iteração de Jacobi)\n\n**Fonte**: ICML 2024\n\n**Ideia central**: Reformule decodificação autorregressiva como resolução de sistema de equações, resolva em paralelo usando iteração de Jacobi.\n\n**Formulação matemática**:\n```\nTradicional:  y_t = f(x, y_1, ..., y_{t-1})  (sequencial)\nJacobi:       y_t^{(k+1)} = f(x, y_1^{(k)}, ..., y_{t-1}^{(k)})  (paralelo)\n```\n\n**Dois ramos**:\n\n1. **Ramo Lookahead**: Gere n-gramas em paralelo\n   - Tamanho de janela W: Quantos passos olhar adiante\n   - Tamanho de n-grama N: Quantos tokens passados usar\n\n2. **Ramo de Verificação**: Verifique n-gramas promissores\n   - Combine n-gramas com tokens gerados\n   - Aceite se primeiro token combinar\n\n```python\nclass LookaheadDecoding:\n    def __init__(self, model, window_size=15, ngram_size=5):\n        self.model = model\n        self.W = window_size  # Janela lookahead\n        self.N = ngram_size   # Tamanho de n-grama\n\n    def generate_step(self, tokens):\n        # Ramo lookahead: Gere W × N candidatos\n        candidates = {}\n        for w in range(1, self.W + 1):\n            for n in range(1, self.N + 1):\n                # Gere n-grama começando na posição w\n                ngram = self.generate_ngram(tokens, start=w, length=n)\n                candidates[(w, n)] = ngram\n\n        # Ramo verificação: Encontre n-gramas combinando\n        verified = []\n        for ngram in candidates.values():\n            if ngram[0] == tokens[-1]:  # Primeiro token combina com última entrada\n                if self.verify(tokens, ngram):\n                    verified.append(ngram)\n\n        # Aceite n-grama verificado mais longo\n        return max(verified, key=len) if verified else [self.model.generate_next(tokens)]\n```\n\n**Performance**:\n- Aceleração: 1,5-2,3× (até 3,6× para geração de código)\n- Sem modelo draft ou treinamento necessário\n- Funciona imediatamente com qualquer modelo\n\n## Comparação de Métodos\n\n| Método | Aceleração | Treinamento | Modelo Draft | Perda de Qualidade |\n|--------|-----------|-------------|-------------|-------------------|\n| **Especulative Draft** | 1,5-2× | Não | Sim (externo) | Nenhuma |\n| **Medusa** | 2-3,6× | Mínimo (apenas cabeças) | Não (cabeças integradas) | Nenhuma |\n| **Lookahead** | 1,5-2,3× | Nenhum | Não | Nenhuma |\n| **Naive Batching** | 1,2-1,5× | Não | Não | Nenhuma |\n\n## Padrões Avançados\n\n### Treinando Cabeças Medusa\n\n```python\nfrom medusa.model.medusa_model import MedusaModel\nfrom medusa.model.kv_cache import initialize_past_key_values\nimport torch.nn as nn\n\n# 1. Carregue modelo base\nbase_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\n    \"lmsys\u002Fvicuna-7b-v1.3\",\n    torch_dtype=torch.float16\n)\n\n# 2. Adicione cabeças Medusa\nnum_heads = 4\nmedusa_heads = nn.ModuleList([\n    nn.Linear(base_model.config.hidden_size, base_model.config.vocab_size, bias=False)\n    for _ in range(num_heads)\n])\n\n# 3. Loop de treinamento (congele modelo base para Medusa-1)\nfor param in base_model.parameters():\n    param.requires_grad = False  # Congele base\n\noptimizer = torch.optim.Adam(medusa_heads.parameters(), lr=1e-3)\n\nfor batch in dataloader:\n    # Forward pass\n    hidden_states = base_model(**batch, output_hidden_states=True).hidden_states[-1]\n\n    # Prediga tokens futuros com cada cabeça\n    loss = 0\n    for i, head in enumerate(medusa_heads):\n        logits = head(hidden_states)\n        # Alvo: tokens deslocados por (i+1) posições\n        target = batch['input_ids'][:, i+1:]\n        loss += F.cross_entropy(logits[:, :-i-1], target)\n\n    # Backward\n    optimizer.zero_grad()\n    loss.backward()\n    optimizer.step()\n```\n\n### Híbrido: Especulative + Medusa\n\n```python\n# Use Medusa como modelo draft para especulative decoding\ndraft_medusa = MedusaModel.from_pretrained(\"medusa-vicuna-7b\")\ntarget_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(\"vicuna-33b\")\n\n# Draft gera múltiplos candidatos com Medusa\ndraft_tokens = draft_medusa.medusa_generate(prompt, max_new_tokens=5)\n\n# Alvo verifica em um único forward pass\noutputs = target_model.generate(\n    prompt,\n    assistant_model=draft_medusa,  # Use Medusa como draft\n    max_new_tokens=256\n)\n\n# Combina benefícios: velocidade Medusa + qualidade do modelo grande\n```\n\n### Seleção Otimizada de Modelo Draft\n\n```python\ndef select_draft_model(target_model_size, target):\n    \"\"\"Selecione modelo draft otimizado para especulative decoding.\"\"\"\n    # Regra: Draft deve ser 5-10× menor\n    if target_model_size == \"70B\":\n        return \"7B\"  # 10× menor\n    elif target_model_size == \"33B\":\n        return \"7B\"  # 5× menor\n    elif target_model_size == \"13B\":\n        return \"1B\"  # 13× menor\n    else:\n        return None  # Alvo muito pequeno, use Medusa\u002FLookahead instead\n\n# Exemplo\ndraft = select_draft_model(\"70B\", target_model)\n# Retorna \"7B\" → Use Llama-2-7b como draft para Llama-2-70b\n```\n\n## Melhores Práticas\n\n### 1. Escolha o Método Correto\n\n```python\n# Novo deploy → Medusa (melhor aceleração geral, sem modelo draft)\nif deploying_new_model:\n    use_method = \"Medusa\"\n\n# Deploy existente com versão pequena disponível → Draft especulative\nelif have_small_version_of_model:\n    use_method = \"Draft Model Speculative\"\n\n# Quer zero treinamento\u002Fsetup → Lookahead\nelif want_plug_and_play:\n    use_method = \"Lookahead Decoding\"\n```\n\n### 2. Ajuste de Hiperparâmetros\n\n**Especulative Draft**:\n```python\n# K = número de tokens especulativos\nK = 4  # Default bom\nK = 2  # Conservador (maior aceitação)\nK = 8  # Agressivo (menor aceitação, mas mais tokens quando aceito)\n\n# Regra: Maior K → mais aceleração SE modelo draft é bom\n```\n\n**Medusa**:\n```python\n# Limiar posterior (confiança de aceitação)\nposterior_threshold = 0.09  # Padrão (do paper)\nposterior_threshold = 0.05  # Mais conservador (mais lento, maior qualidade)\nposterior_threshold = 0.15  # Mais agressivo (mais rápido, pode degradar qualidade)\n\n# Profundidade de árvore (quantos passos adiante)\nmedusa_choices = [[0], [0, 0], [0, 1], [0, 0, 0]]  # Profundidade 3 (padrão)\n```\n\n**Lookahead**:\n```python\n# Tamanho de janela W (distância lookahead)\n# Tamanho de n-grama N (contexto para geração)\n\n# Modelo 7B (mais recursos)\nW, N = 15, 5\n\n# Modelo 13B (moderado)\nW, N = 10, 5\n\n# Modelo 33B+ (recursos limitados)\nW, N = 7, 5\n```\n\n### 3. Deploy em Produção\n\n```python\n# vLLM com especulative decoding\nfrom vllm import LLM, SamplingParams\n\n# Inicialize com modelo draft\nllm = LLM(\n    model=\"meta-llama\u002FLlama-2-70b-hf\",\n    speculative_model=\"meta-llama\u002FLlama-2-7b-hf\",  # Modelo draft\n    num_speculative_tokens=5,\n    use_v2_block_manager=True,\n)\n\n# Gere\nprompts = [\"Tell me about AI:\", \"Explain quantum physics:\"]\nsampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, max_tokens=256)\n\noutputs = llm.generate(prompts, sampling_params)\nfor output in outputs:\n    print(output.outputs[0].text)\n```\n\n## Recursos\n\n- **Paper Medusa**: https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2401.10774\n- **GitHub Medusa**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FFasterDecoding\u002FMedusa\n- **Lookahead Decoding (ICML 2024)**: https:\u002F\u002Flmsys.org\u002Fblog\u002F2023-11-21-lookahead-decoding\u002F\n- **GitHub Lookahead**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhao-ai-lab\u002FLookaheadDecoding\n- **Especulative Decoding Survey (ACL 2024)**: https:\u002F\u002Faclanthology.org\u002F2024.findings-acl.456.pdf\n- **Comprehensive Survey**: https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2401.07851\n\n## Veja Também\n\n- `references\u002Fdraft_model.md` - Seleção e treinamento de modelo draft\n- `references\u002Fmedusa.md` - Arquitetura Medusa e treinamento\n- `references\u002Flookahead.md` - Detalhes de implementação de lookahead decoding",{"name":5,"tags":24,"author":35,"license":15,"version":36,"description":7,"dependencies":37},[25,26,27,28,29,30,31,32,33,34],"Emerging Techniques","Speculative Decoding","Medusa","Lookahead Decoding","Fast Inference","Draft Models","Tree Attention","Parallel Generation","Latency Reduction","Inference Optimization","Orchestra Research","1.0.0",[38,39],"transformers","torch","master","ac67ed85889b15fa9e784e2a93a83f8916870698","skills\u002Fskills\u002Fai-research\u002Femerging-techniques-speculative-decoding",3,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fartubss\u002FSKILLS-CLAUDE-CODE","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fartubss","Especialista em Automação N8N | Desenvolvedor Full Stack | Integrações & APIs | Soluções para Clínicas e Vendas High-Ticket","2026-05-16 23:21:14",{"source":8,"skillName":5,"commands":49,"prompt":59,"zipAvailable":60},[50,53,56],{"tool":51,"command":52},"npx","npx skills add artubss\u002FSKILLS-CLAUDE-CODE --skill speculative-decoding",{"tool":54,"command":55},"bunx","bunx skills add artubss\u002FSKILLS-CLAUDE-CODE --skill speculative-decoding",{"tool":57,"command":58},"pnpm","pnpm dlx skills add artubss\u002FSKILLS-CLAUDE-CODE --skill speculative-decoding","安装技能，技能地址：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fartubss\u002FSKILLS-CLAUDE-CODE\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fskills\u002Fskills\u002Fai-research\u002Femerging-techniques-speculative-decoding\u002FSKILL.md",true,[62,68],{"path":63,"resourceType":64,"resourceTypeDesc":65,"sizeBytes":66,"sourceHtmlUrl":67},"references\u002Flookahead.md","REFERENCE","参考文档",8890,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fartubss\u002FSKILLS-CLAUDE-CODE\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fskills\u002Fskills\u002Fai-research\u002Femerging-techniques-speculative-decoding\u002Freferences\u002Flookahead.md",{"path":69,"resourceType":64,"resourceTypeDesc":65,"sizeBytes":70,"sourceHtmlUrl":71},"references\u002Fmedusa.md",9851,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fartubss\u002FSKILLS-CLAUDE-CODE\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fskills\u002Fskills\u002Fai-research\u002Femerging-techniques-speculative-decoding\u002Freferences\u002Fmedusa.md",[73,82,89,96,103,110],{"skillNo":74,"name":75,"nameZh":6,"description":76,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":77,"licenseFileUrl":78,"sourceHtmlUrl":79,"categories":80,"keywords":81,"publishedAt":19},"01M7346R3PXY76FHGSCZK9K0TQ","yeet","Use only when the user explicitly asks to stage, commit, push, and open a GitHub pull request in one flow using the GitHub CLI (`gh`).","Apache-2.0","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fartubss\u002FSKILLS-CLAUDE-CODE\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fskills\u002Fskills\u002Fworkflow-automation\u002Fyeet\u002FLICENSE.txt","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fartubss\u002FSKILLS-CLAUDE-CODE\u002Fblob\u002Fmaster\u002Fskills\u002Fskills\u002Fworkflow-automation\u002Fyeet\u002FSKILL.md",[],[],{"skillNo":83,"name":84,"nameZh":6,"description":85,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":86,"categories":87,"keywords":88,"publishedAt":19},"01M7344A50ESJS0TY4J50PE28W","dependabot-review","Analise e gerencie PRs do Dependabot. 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