Fast-dLLM
英伟达与 MIT、香港大学联手推出 Fast-dLLM 框架,推理速度提升惊人
在最近的科技进展中,英伟达与麻省理工学院(MIT)和香港大学联合推出了名为 Fast-dLLM 的新框架,显著提升了扩散模型(Diffusion-based LLMs)的推理速度,最高可达27.6倍。 这一创新的成果为语言模型的应用开辟了新天地。 扩散模型被视为自回归模型的有力竞争者,采用了双向注意力机制,使其在理论上能够实现多词元同步生成,从而加快解码速度。
英伟达与MIT合作推出 Fast-dLLM 框架,AI 推理速度提升 27.6 倍
近日,科技巨头英伟达联合麻省理工学院(MIT)与香港大学,发布了名为 Fast-dLLM 的新框架。 这一创新的框架旨在显著提高扩散模型(Diffusion-based LLMs)的推理速度,最高可达27.6倍,为人工智能的应用提供了更为强大的技术支持。 扩散模型的挑战与机遇扩散模型被视为传统自回归模型(Autoregressive Models)的有力竞争者。
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