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实体 Raghavv Goel

Raghavv Goel

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  1. RESEARCH · CL_06709 ·

    Diffusion LLM 展现出更大的表征冗余，可实现压缩

    一篇新论文分析了自回归 (AR) 和扩散语言模型 (dLLM) 的内部表征。研究人员发现，扩散模型创建了更多具有早期层冗余的全局表征，而 AR 模型则具有紧密耦合的局部表征。dLLM 中的这种冗余可以节省大量计算成本，原生扩散模型在保持数学和编码任务 90% 以上性能的同时，可吸收高达 18.75% 的 FLOPs 削减。