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Un audit rigoureux du saut de couche d'étapes périodiques pour une inférence LLM efficace : conflayers versus Swift, avec une analyse supplémentaire des alternatives de routage entraînées
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 InsightUn audit de correspondance stricte à trois graines de deux méthodes de saut de couche périodique (ConfLayers vs. SWIFT) montre que SWIFT a la meilleure précision sur trois des quatre combinaisons tâche-modèle, tandis que ConfLayers est désavantagé dans tous les domaines. Cela signifie que les estimations optimistes précédentes des méthodes de sortie précoce peuvent manquer de support comparatif rigoureux, et les chercheurs devraient accorder plus d’attention au décodage autospéculatif basé sur la recherche.Importance 65/100