Decoding-Tree-Sketching

免训练即插即用,让LLM并行推理更快更稳

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 12
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 73
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

Decoding-Tree-Sketching 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队ZichengXu
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型chain-of-thought,decoding,deepseek,entropy,huggingface-transformers,inference-time-scaling,large-language-models,large-reasoning-models,parallel-thinking,phi,qwen,reasoning,test-time-scaling,training-free,tree-search,varentropy,vllm
GitHub 星标★ 73
上线时间2025-10-23 00:00:00
代码更新2026-05-12
仓库体积7.9 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Decoding Tree Sketching (DTS) 是一个面向大语言模型并行推理的即插即用框架,发表于 ICML 2026。它无需训练,且与模型无关,可轻松集成到现有 LLM 推理流程中。DTS 通过构建解码树草图来组织和调度多个推理路径,从而提升并行推理的效率与质量,解决传统自回归解码速度慢、难以并行化的问题。其核心能力包括动态树结构构建、路径剪枝与合并,以及高效的并行解码策略,能在不牺牲生成质量的前提下显著加速推理过程。该框架适用于需要高吞吐量或低延迟的 LLM 应用场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 73

核心亮点

  • 无需训练,直接集成现有模型,降低使用门槛
  • 模型无关,支持多种主流LLM架构,通用性强
  • 通过树状草图优化并行解码,显著提升推理吞吐量

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态尚待完善
  • 并行推理的加速效果可能依赖具体任务和硬件环境

适用场景

  • 高并发LLM服务,如聊天机器人、实时翻译
  • 长文本生成场景,需要快速产出多个候选结果
  • 资源受限环境下的LLM推理加速

替代项目

Medusa、EAGLE、Lookahead Decoding

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