近日,英伟达与麻省理工学院、香港大学合作推出Fast-dLLM框架,旨在解决扩散模型(Diffusion-based LLMs)在实际应用中的效率瓶颈。尽管扩散模型采用双向注意力机制具备理论优势,但其高昂的计算成本和多词元同步解码时的质量下降问题,限制了其广泛应用。Fast-dLLM通过引入块状近似KV缓存机制和置信度感知并行解码策略,显著优化性能。其中,KV缓存将序列划分为块并预计算激活值,减少...
网页链接近日,英伟达与麻省理工学院、香港大学合作推出Fast-dLLM框架,旨在解决扩散模型(Diffusion-based LLMs)在实际应用中的效率瓶颈。尽管扩散模型采用双向注意力机制具备理论优势,但其高昂的计算成本和多词元同步解码时的质量下降问题,限制了其广泛应用。Fast-dLLM通过引入块状近似KV缓存机制和置信度感知并行解码策略,显著优化性能。其中,KV缓存将序列划分为块并预计算激活值,减少...
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