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FastGuide加速扩散语言模型的奖励引导解码
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AI 综述
FastGuide 采用并行与自回归混合解码加速扩散语言模型的奖励引导，在三个奖励基准上比顺序奖励引导解码快 4.4×，生成质量相近。方法每步一次奖励模型反向传播并复用 guidance 生成多个 token，利用 KV cache 和注意力稀疏重计算逐步 unmask token，并对模型不自信的 token 延迟解码。
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最新进展9月30日 12:00
FastGuide 在三个奖励基准上实现 4.4× 加速，生成质量与顺序奖励引导相近。报道时间线
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9月30日
- arXiv · Computation and LanguageFastGuide 加速扩散大语言模型的奖励引导解码
FastGuide 采用并行与自回归混合解码加速扩散语言模型的奖励引导，在三个奖励基准上比顺序奖励引导解码快 4.4×，生成质量相近。它每步一次奖励模型反向传播并复用 guidance 生成多个 token，利用 KV cache 和注意力稀疏重计算逐步 unmask token，并对模型不自信的 token 延迟解码。
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