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Moongyu Jeon

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TOOL · CL_66088 · Jun 2 · 04:00

新的DAPD方法加速了扩散式大语言模型的解码

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。