近日，英偉達與麻省理工學院、香港大學合作推出Fast-dLLM框架，旨在解決擴散模型（Diffusion-based LLMs）在實際應用中的效率瓶頸。儘管擴散模型採用雙向注意力機制具備理論優勢，但其高昂的計算成本和多詞元同步解碼時的質量下降問題，限制了其廣泛應用。Fast-dLLM通過引入塊狀近似KV緩存機制和置信度感知並行解碼策略，顯著優化性能。其中，KV緩存將序列劃分為塊並預計算激活值，減少...
網頁鏈接近日，英偉達與麻省理工學院、香港大學合作推出Fast-dLLM框架，旨在解決擴散模型（Diffusion-based LLMs）在實際應用中的效率瓶頸。儘管擴散模型採用雙向注意力機制具備理論優勢，但其高昂的計算成本和多詞元同步解碼時的質量下降問題，限制了其廣泛應用。Fast-dLLM通過引入塊狀近似KV緩存機制和置信度感知並行解碼策略，顯著優化性能。其中，KV緩存將序列劃分為塊並預計算激活值，減少...
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