RADAR: 強化学習を活用したLLM推論の高速化

このArXiv論文は、強化学習を活用して大規模言語モデル（LLM）の推論を高速化する、新しい手法RADARを紹介しています。動的なドラフトツリーは、LLMの展開における効率を改善するための有望な方法です。

• •RADARは強化学習を使用して動的ドラフトツリーを作成します。
• •この手法は、LLMの推論速度を大幅に向上させることを目指しています。
• •この研究はArXivで公開されており、初期段階の発見を示唆しています。