English(EN) DAPD: Dependency-Aware Parallel Decoding via Attention for Diffusion LLMs

新的DAPD方法加速了扩散式大语言模型的解码

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-06-02 04:00

研究人员推出了一种新颖的依赖感知并行解码（DAPD）方法，用于加速扩散式大语言模型（dLLMs）的解码过程。DAPD利用自注意力构建条件依赖图，通过识别图中的独立集来实现标记的并行去掩码。这种无需训练的方法避免了辅助模型或重新训练的需要，提高了准确性-步数权衡，并更好地利用了dLLMs的任意顺序生成能力。 AI

影响加速了扩散式大语言模型的推理，可能实现更快的生成和更广泛的应用。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Bumjun Kim, Dongjae Jeon, Moongyu Jeon, Albert No · 2026-06-02 04:00

DAPD：用于扩散式大语言模型的注意力感知依赖的并行解码

arXiv:2603.12996v2 Announce Type: replace Abstract: Parallel decoding for Diffusion LLMs (dLLMs) is difficult because each denoising step provides only token-wise marginal distributions, while unmasking multiple tokens simultaneously requires accounting for inter-token dependenci…

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DAPD：用于扩散式大语言模型的注意力感知依赖的并行解码

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