Reduce LLM generation delays with speculative decoding, which proposes tokens ahead of verification. This skill compares small draft models, Medusa, and Lookahead Decoding, with implementation examples, tuning guidance, and deployment using vLLM.
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- Reducing response delays in chatbots
- Speeding up code generation
- Choosing a small model to draft candidate tokens
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs☆ 1.4万2026年10月11日 更新
Helps speed up LLM text generation by comparing methods that predict and verify multiple tokens at once. Covers draft model selection, Medusa prediction heads, Lookahead Decoding settings, and deployment examples for inference services.
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- Reducing chatbot response latency
- Comparing methods for faster code generation
- Selecting a small draft model for a larger LLM
davila7/claude-code-templates☆ 3.3万2026年10月20日 更新
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.
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artubss/SKILLS-CLAUDE-CODE☆ 112026年5月17日 更新