English(EN) TeCoP: Accelerating Diffusion Large Language Model Decoding via Tentative Context Pipelining

新的TeCoP方法将扩散LLM解码速度提高了11.77倍

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-21 04:00

研究人员开发了一种名为试探性上下文流水线（TeCoP）的新解码方法，以加速扩散大型语言模型（dLLMs）。TeCoP将预测就绪性与其作为上下文的效用分离开来，从而实现交错的块并行流水线和草稿-验证方法。该方法将稳定的但未提交的预测重用为临时上下文，并基于置信度和稳定性检查进行提交。在LLaDA和Dream dLLMs上，跨GSM8K、Minerva MATH和MBPP基准的实验表明，TeCoP将前向评估减少了高达87%，并将吞吐量提高了高达11.77倍，在保持高精度的同时优于现有方法。 AI

影响这种新的解码方法可以显著加快基于扩散的LLM的推理速度，有可能降低计算成本并实现更快的实时应用。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Jui-Chien Tsou, Hsuan-Chi Liu, Wei-Chin Wang, Yu-Syuan Xu, Chun-Yi Lee · 2026-10-21 04:00

TeCoP：通过试探性上下文流水线加速扩散大型语言模型解码

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