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StagFormer: Temporal Displacement Transformer Decoding for Parallel Execution
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新架构StagFormer，解决了传统变换器语言模型解码中的顺序依赖问题。该方法通过错位执行实现解码并行化，提升解码速度33%，同时保持生成质量，并探讨了在内存有限情况下的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新架构StagFormer，解决了传统变换器语言模型解码中的顺序依赖问题。
- StagFormer通过错位执行实现解码并行化，提升解码速度33%。
- 该方法在保持生成质量的同时，探讨了在内存有限情况下的应用潜力。
- 研究表明，传统变换器语言模型的解码过程是顺序的，需要等待每个token的嵌入通过所有层后才能生成下一个token。
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