算法论文8
团队优化MDLM,提升推理性能与效率
机器之心
AI 摘要
复旦大学等团队针对掩码扩散大语言模型问题,提出<EOS>早期拒绝机制、幂次递增解码步长调度器和一致性轨迹分组策略优化,实验显示提升推理性能与效率,未来可探索混合推理模式。
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用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型,扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛,或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文,提出高效解码策略与强化学习训练组合,解决MDLM解码和训练问题,提升推理性能与效率。

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