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QwenDLM-4B

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TOOL · CL_305037 · Oct 16 · 20:03

新的ORL方法将扩散式LLM速度提升高达6.9倍

研究人员引入了On-Policy Residual Learning (ORL)，这是一种旨在显著加速扩散式语言模型（dLLMs）而又不损害生成质量的新方法。ORL通过使dLLMs能够并行优化多个token，将先前的预测作为残差上下文向前传递并逐步优化，从而实现这一点。该方法已显示出惊人的加速效果，在单个RTX 5090上达到2,788 tokens/s，在8x B200 GPU上达到7,708 tokens/s，同时还提高了Huma…