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Una auditoría rigurosa de omisión de capas de pasos periódicos para una inferencia eficiente de llm: conflayers versus swift, con un análisis complementario de alternativas de enrutamiento entrenadas
A rigor-matched audit of periodic-step layer skipping for efficient llm inference: conflayers versus swift, with a supplemental analysis of trained routing alternatives
AI InsightUna auditoría de coincidencia estricta de tres semillas de dos métodos para omitir capas periódicas (ConfLayers vs. SWIFT) muestra que SWIFT tiene la mejor precisión en tres de las cuatro combinaciones de tarea-modelo, mientras que ConfLayers está en desventaja en todos los ámbitos. Esto significa que las estimaciones optimistas anteriores sobre los métodos de salida temprana pueden carecer de un respaldo comparativo riguroso, y los investigadores deberían prestar más atención a la decodificación autoespeculativa basada en búsquedas.Importancia 65/100