免訓練加速框架令擴散大模型推理提速4.48倍
有高校與科技企業合作提出免訓練加速框架,針對擴散大語言模型的推理瓶頸,透過動態快取預算分配與自適應並行解碼,按生成過程的不確定性調配資源,在多個主流基準上實現精度無損、推理提速逾四倍,達致同類最佳。
擴散模型的瓶頸
擴散大語言模型在文本生成上潛力巨大,但面臨嚴重的計算瓶頸,推理成本高企制約其應用。主流加速方案多依賴靜態快取或固定閾值的並行解碼策略,難以因應生成內容的複雜度靈活調整,存在優化空間。


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