扩散语言模型通过迭代去噪、逐步填补被遮蔽的词元生成文本,而非像GPT那样逐词生成;它采用双向注意力,可并行预测多个位置,推理更快,适合填空和编辑,但仍面临词元依赖、采样预算、输出长度和KV缓存等挑战。作者认为扩散并非取代GPT,而是另一种计算分配方式,混合方法或更适合实际部署。
推测解码是一种加速大模型推理的方法,解决了显存带宽限制问题。通过一次性处理多个token,提升生成效率。经典算法如Medusa和EAGLE通过多头预测和特征自回归优化性能,而Lookahead解码则利用当前模型进行并行预测,无需额外模型。整体上,推测解码显著提高了解码速度和准确性,适用于多种场景。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。