Discrete Diffusion Divergence Instruct
推理效率狂飙60倍:DiDi-Instruct让扩散大模型16步超越千步GPT
近日,来自普渡大学、德克萨斯大学、新加坡国立大学、摩根士丹利机器学习研究、小红书 hi-lab 的研究者联合提出了一种对离散扩散大语言模型的后训练方法 —— Discrete Diffusion Divergence Instruct (DiDi-Instruct)。 经过 DiDi-Instruct 后训练的扩散大语言模型可以以 60 倍的加速超越传统的 GPT 模型和扩散大语言模型。 DiDi-Instruct 蒸馏得到的 “学生” 模型与教师模型、GPT-2 的文本生成效率对比。
10/27/2025 2:23:00 PM
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