一种基于文档结构先验的自验证解码加速方法及系统

本发明涉及人工智能与自然语言处理，具体涉及一种应用于工程标书、可行性研究报告等垂直领域长文本生成场景中的大语言模型解码加速方法及系统。

背景技术：

1、随着大语言模型（large language model，llm）在企业级场景中的深入应用，利用其自动生成工程标书、可行性研究报告等专业化长文本（通常字数在两万字以上）已成为提升企业内容生产效率的重要手段。然而，现有的解码加速技术在实际部署与应用过程中普遍存在以下技术问题。

2、其一，推理延迟高，且现有投机解码方案依赖额外的草稿模型。现有主流大语言模型普遍采用自回归（autoregressive）逐词生成方式，每生成一个token均需完成一次完整的前向传播计算，在生成两万字以上的长文本时导致响应延迟大。现有投机解码（speculative decoding）方案通常需要额外训练与维护一套独立的小参数量草稿模型对主模型进行加速，增加了系统部署与运维复杂度；且草稿模型与主模型在专业词汇分布上的偏差，容易导致在生成桥梁工程、材料科学等垂直领域专业术语时验证通过率降低，加速效果受限。

3、其二，现有的自适应投机解码方案存在响应滞后、未能充分利用文档结构先验信息的问题。为提升投机解码在不同文本片段上的适配能力，现有技术中出现了根据近期历史接受率动态调整投机步长的方案，即通过统计最近若干投机步的实际token接受结果计算滑动平均接受率，并据此增大或减小下一投机步的候选生成长度。然而，该类方案本质上是一种事后统计的被动响应机制：其调整依据完全来自于对已发生验证结果的滞后统计。当文本内容从高频样板片段（如标准条款、编号列表）切换至专业术语与工程数据密集的核心数据片段时，滑动窗口统计需要经过若干投机步才能“感知”到接受率的变化并作出调整，在此滞后期内系统仍按照与当前片段特性不匹配的旧投机步长执行生成：既可能因步长过大导致核心数据片段的验证通过率骤降、加速效果不升反降，也可能因步长过小导致高频样板片段的加速潜力未被充分释放。同时，该类方案完全未利用文本生成之前即可预先获知或推断的文档结构信息（如文档大纲中各片段所属的类型、是否命中标准模板库、是否属于数值密集片段等），存在信息利用不充分、调整时机滞后于内容切换边界的固有缺陷。

4、综上，现有技术亟需一种能够利用文档结构先验信息、在候选token生成之前即主动确定加速强度与验证严格度，而非仅依赖事后统计被动响应的解码加速方案，以在保障核心专业内容准确率的同时进一步提升长文本生成效率。

技术实现思路

1、（一）要解决的技术问题

2、本发明所要解决的技术问题在于：针对现有垂直领域长文本解码加速技术中存在的推理延迟高、依赖独立草稿模型，以及现有自适应投机解码方案因依赖事后统计接受率而存在响应滞后、未能利用文档结构先验信息等问题，提供一种基于文档结构先验的自验证解码加速方法及系统，使其能够在候选token生成之前即根据文档结构先验主动确定投机步长与验证严格度，从而在无需训练独立草稿模型的前提下，实现生成效率与专业内容准确率的更优平衡。

3、（二）技术方案

4、一种基于文档结构先验的自验证解码加速方法，应用于垂直领域长文本生成，包括：获取待生成文本片段的结构类型信息，所述结构类型信息用于表征所述文本片段属于高频样板区或核心数据区；根据所述结构类型信息计算所述文本片段对应的结构先验分数；根据所述结构先验分数确定候选token序列的生成长度，并基于主模型浅层网络输出的中间特征按照所述生成长度生成候选token序列；根据所述结构先验分数确定置信度惩罚系数，并利用所述置信度惩罚系数对候选token的原始接受概率进行修正，得到修正后接受概率；利用主模型的完整前向传播计算目标分布，按照所述修正后接受概率对候选token序列进行并行验证，接受满足条件的候选token，对被拒绝的候选token按预设的残差分布重新采样。

5、与仅依赖历史接受率滑动统计进行事后调整的方案不同，本发明所述结构先验分数在候选token生成之前即可基于文档结构信息预先确定，避免了统计窗口滞后导致的适配延迟；尤其是在文本片段类型发生切换的边界处，本发明能够自该片段第一个待生成token起，即采用与该片段特性相匹配的投机步长与验证严格度，而无需等待若干投机步的统计观察期。

6、进一步的技术方案细节如下：

7、1）关于结构先验分数的计算。所述结构先验分数ρ按照如下方式融合计算：，其中为待生成片段与预置模板库的模板匹配度，为该片段上下文中数值、单位、专业术语等核心数据特征的密度，为根据文档大纲中该片段所属章节类型预先标注得到的结构位置先验，w1、w2、w3为预设权重系数且三者之和为1。

8、2）关于投机步长的确定。系统按照  确定候选token序列的生成长度，其中分别为预设的候选生成长度下限与上限；结构先验分数越高（越接近高频样板区），投机步长越大，加速强度越高。

9、3）关于置信度惩罚系数与修正接受概率。系统按照 确定置信度惩罚系数，其中η为预设的惩罚强度系数；候选token的修正后接受概率按照计算，其中为主模型输出的目标分布，为轻量级自适应输出头基于主模型浅层网络中间特征输出的草稿分布。当趋近于1（高频样板区）时，趋近于1，验证标准与常规投机解码基本一致；当趋近于0（核心数据区）时，显著小于1，验证标准主动收紧，迫使候选token需与目标分布更为接近才能被接受，从而在专业术语与工程数据密集区域主动强化准确率保障。对于被拒绝的候选位置，按照归一化残差分布重新采样，作为该位置的最终输出。

10、（三）有益效果

11、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

12、1. 无需额外训练与维护独立的草稿模型，复用主模型自身浅层网络的中间特征生成候选序列，部署与运维复杂度低；

13、2. 通过文档结构先验（模板匹配度、核心数据特征密度与结构位置先验的融合评分）在候选token生成之前即可预判文本片段类型，相较于仅依赖事后统计的历史接受率调整方案，避免了统计窗口滞后带来的适配延迟，能够在片段类型切换的第一个待生成token起即施加匹配的投机步长与验证策略；

14、3. 引入置信度惩罚系数对接受概率进行动态修正，在核心数据片段主动收紧验证标准以保障专业术语与工程数据的准确率，同时在高频样板片段充分释放加速潜力，实现生成速度与专业内容准确性之间更优的动态平衡，尤其适用于16gb显存等受限硬件条件下的单机本地化部署场景。

1.一种基于文档结构先验的自验证解码加速方法，应用于垂直领域长文本生成，其特征在于，包括以下步骤：获取待生成文本片段的结构类型信息，所述结构类型信息用于表征所述文本片段属于高频样板区或核心数据区；根据所述结构类型信息，计算所述文本片段对应的结构先验分数；根据所述结构先验分数，确定候选token序列的生成长度；基于主模型浅层网络输出的中间特征，按照所述生成长度生成所述候选token序列，得到草稿分布下的多个候选token；根据所述结构先验分数，确定置信度惩罚系数；利用所述置信度惩罚系数对候选token的原始接受概率进行修正，得到修正后接受概率；利用所述主模型的完整前向传播计算目标分布，按照所述修正后接受概率对所述候选token序列进行并行验证，接受满足所述修正后接受概率条件的候选token，对被拒绝的候选token按预设的残差分布重新采样，得到最终输出token。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结构先验分数按照如下方式计算：其中，ρt为位置t处的结构先验分数，为所述文本片段与预置模板库的模板匹配度，为所述文本片段上下文中数值、单位、专业术语的核心数据特征密度，为根据文档大纲中所述文本片段所属章节类型预先标注得到的结构位置先验，w1、w2、w3为预设权重系数且w1+w2+w3=1。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述结构先验分数确定候选token序列的生成长度，包括：按照下式确定所述生成长度其中，、分别为预设的候选生成长度下限与上限。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述置信度惩罚系数按照如下方式计算：其中，η为预设的惩罚强度系数；所述修正后接受概率按照如下方式计算：其中，为所述主模型输出的目标分布，为轻量级自适应输出头基于所述中间特征输出的草稿分布。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设的残差分布按照如下方式计算：其中，norm(·)表示归一化处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待生成文本片段的结构类型信息，包括以下至少一种方式：将所述文本片段与预置模板库进行n-gram匹配或编辑距离匹配，得到模板匹配度；对所述文本片段的上下文进行正则匹配或命名实体识别，得到核心数据特征密度；根据文档大纲对文档各章节预先标注的类型标签，得到结构位置先验。

7.一种基于文档结构先验的自验证解码加速系统，其特征在于，包括：结构先验评分模块，用于获取待生成文本片段的结构类型信息，并根据所述结构类型信息计算结构先验分数；候选序列生成模块，用于根据所述结构先验分数确定候选token序列的生成长度，并基于主模型浅层网络输出的中间特征按照所述生成长度生成候选token序列；置信度惩罚验证模块，用于根据所述结构先验分数确定置信度惩罚系数，并利用所述置信度惩罚系数对候选token的原始接受概率进行修正；主模型验证模块，用于利用所述主模型的完整前向传播计算目标分布，按照修正后接受概率对所述候选token序列进行并行验证。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述结构先验评分模块具体用于按照权利要求2所述的方式计算所述结构先验分数。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述置信度惩罚验证模块具体用于按照权利要求4所述的方式计算所述置信度惩罚系数与修正后接受概率。

10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一项所述的方法。