算法论文8
英伟达等提出Fast - dLLM加速扩散模型
AIGC开放社区
AI 摘要
英伟达、港大、麻省理工研究人员:提出Fast - dLLM解决扩散语言模型推理难题。用近似KV缓存减少计算,基于置信度平行解码。测试表明能大幅加速,且生成质量波动小。
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英伟达、港大等发布创新KV缓存,实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型,英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算,还提出基于置信度的平行解码策略,测试显示能加速且保持生成质量。

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