OBA免训练解码算法提升扩散语言模型吞吐
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OBA免训练解码算法提升扩散语言模型吞吐
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AI 综述
Yangyi Shen等作者在 arXiv 发表论文，提出免训练解码算法 One Block Ahead（OBA）：在去噪当前块的同时并行去噪下一个块，并把下一块的 token 与采样器状态（含自条件信号和去噪时间）一同提升。作者称，在 DiffusionGemma 上，该方法使每次前向传播的 token 数平均提升 42.3%（从 15.64 增至 22.25），单请求去噪吞吐提升 16.3%，但准确率略有下降。
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最新进展10月15日 12:00
One Block Ahead：提升扩散语言模型的采样器状态报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.CLOne Block Ahead：提升扩散语言模型的采样器状态
研究提出免训练解码算法 One Block Ahead（OBA），在当前块去噪的同时并行去噪下一个块，关键在于将下一块的 token 与采样器状态（含自条件信号和去噪时间）一同提升。在 DiffusionGemma 上，OBA 使每次前向传播的 token 数平均提升 42.3%（从 15.64 增至 22.25），单请求去噪吞吐提升 16.3%，但准确率略有下降。
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