本研究提出了一种自我推测解码（ASD）方法，旨在解决去噪扩散概率模型（DDPMs）推理中的计算瓶颈，显著提高推理速度。ASD在并行运行时的速度比传统方法快约$ ilde{O}(K^{rac{1}{3}})$。

该文介绍了一种新颖的自我推测解码推理方案，用于加速大型语言模型，无需辅助模型。该方法通过草稿和验证两个阶段的过程来实现，不需要额外的神经网络训练和内存占用，加速比最高可达1.73倍。