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English(EN) CForce: Boosting Parallel Decoding for dLLMs via Consistency Forcing

新的 CForce 方法提升了扩散 LLM 的并行解码能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种名为一致性强制 (CForce) 的新蒸馏方法，旨在提高扩散大型语言模型 (dLLM) 的并行解码能力。该技术通过确保早期去噪阶段的预测与后期阶段的预测保持一致，解决了 dLLM 中早期预测不可靠的问题。CForce 在训练中使用自展开轨迹，并采用置信度自适应 KL 散度目标，增强了训练和推理之间的一致性。使用 LLaDA 模型进行的实验表明，CForce 提供了改进的速度-质量权衡，尤其是在使用高并行度解码预算时。 AI

影响 这种新方法有望提高基于扩散的 LLM 的语言生成速度和效率。

排序理由 该条目是一篇研究论文，详细介绍了一种改进 LLM 解码的新方法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yuji Ren, Chenkai Xu, Zhuocheng Gong, Jianguo Li, Zhijie Deng ·

    CForce：通过一致性强制提升 dLLM 的并行解码性能

    arXiv:2608.13925v1 Announce Type: cross Abstract: Diffusion large language models (dLLMs) accelerate language generation by predicting multiple masks in a single forward pass. However, existing dLLMs can suffer from unreliable predictions in early denoising stages under aggressiv…

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