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现有资料不足以回答该问题。两条资料均未涉及 vLLM 官方文档中投机解码（speculative decoding）的参数定义，因此无法给出草稿模型、投机 token 数等参数的具体含义。资料中能确认的相关信息仅有：

1 讨论的是超长上下文下投机解码加速消失的问题，提出冻结短上下文草稿器，并通过限制注意力缓存、重定位旋转位置索引两个推理期机制，使其在 200 万 token 下保持短上下文时的加速比，且无需修改权重，vLLM 侧单一配置即可覆盖 4k 到 2M token1。但该摘要未说明这个“单一配置”对应哪个具体参数名或取值含义。
2 与投机解码参数无关，讲的是把长推理压缩进 pause token 的 KV 缓存，vLLM 中单序列缓存缩小 3.5 倍、H100 完成速度提升 3.2 倍2。

如需准确回答，建议补充 vLLM 官方文档中 speculative decoding 相关章节（如 speculative_model、num_speculative_tokens 等参数的说明页）作为资料。

继续追问

vLLM 中 speculative_model 与 num_speculative_tokens 两个参数分别如何配置？vLLM 投机解码在长上下文场景下加速为什么会消失？限制注意力缓存和重定位旋转位置索引这两个机制具体如何实现？

参考来源

2 条

1站内Long-Context Drafting Does Not Require Long-Context Drafters论文指出超长上下文下投机解码的加速会消失，因为草稿模型需处理完整前缀。作者提出无需训练长上下文草稿模型：冻结短上下文草稿器，通过限制注意力缓存和重定位旋转位置索引两个推理期机制，让其在200万token下保持短上下文时的加速比，无需改权重，vLLM侧单一配置即可覆盖4k到2M token。arXiv cs.LGhttps://arxiv.org/abs/2610.20865 2站内AbridgeKV: Compressing Long Reasoning into the KV Cache of Learned Pause TokensAbridgeKV 训练模型把已完成的长推理文本块压缩进少量可学习 pause token 的 KV 条目，从而释放原始缓存，后续 token 改为关注这些 pause token。在 AIME 等 446 道竞赛题、32K 生成下，仅保留四分之一缓存即可匹配全 KV 模型精度，vLLM 中单序列缓存缩小 3.5 倍、H100 完成速度提升 3.2 倍。arXiv cs.CLhttps://arxiv.org/abs/2610.20641

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部署

Long-Context Drafting Does Not Require Long-Context Drafters

论文指出超长上下文下投机解码的加速会消失，因为草稿模型需处理完整前缀。作者提出无需训练长上下文草稿模型：冻结短上下文草稿器，通过限制注意力缓存和重定位旋转位置索引两个推理期机制，让其在200万token下保持短上下文时的加速比，无需改权重，vLLM侧单一配置即可覆盖4k到2M token。

部署与算力·arXiv cs.LG·4 天前

#speculative-decoding

部署

AbridgeKV: Compressing Long Reasoning into the KV Cache of Learned Pause Tokens

AbridgeKV 训练模型把已完成的长推理文本块压缩进少量可学习 pause token 的 KV 条目，从而释放原始缓存，后续 token 改为关注这些 pause token。在 AIME 等 446 道竞赛题、32K 生成下，仅保留四分之一缓存即可匹配全 KV 模型精度，vLLM 中单序列缓存缩小 3.5 倍、H100 完成速度提升 3.2 倍。

部署与算力·arXiv cs.CL·4 天前

#kv-cache