算法论文8
Prophet:加速扩散语言模型推理
机器之心
AI 摘要
香港理工大学等机构研究者:扩散语言模型在解码前很久就确定答案。基于此提出 Prophet 策略,通过监控置信度差距提前解码,实验表明能在不影响性能甚至提升表现时加速推理。
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其实,扩散语言模型在最终解码之前很久,就已确定最终答案
随着扩散语言模型(DLM)发展,它成自回归(AR)模型有力替代。但实际推理慢于 AR 模型。研究者发现早期答案收敛现象,提出 Prophet 策略,实验显示其能在保持高质量生成时显著加速推理。

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