LoopUno发布扩散草稿加速方法
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LoopUno发布扩散草稿加速方法
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AI 综述
UC Riverside与Georgia Tech研究者发布LoopUno，在自回归模型上叠加扩散式草稿以加速采样，并开源代码及LoRA适配器。基于冻结的Nanbeige4.2-3B训练60步、消耗3100万token，在8张A100上耗时约52分钟，平均每步生成2.04个token，端到端解码提速1.47倍；该结果对应此次实验设置。
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最新进展10月26日 18:12
LoopUno用52分钟LoRA训练将3B模型加速至每步生成2.04个token报道时间线
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10月26日
- AGI HuntLoopUno用52分钟LoRA训练将3B模型加速至每步生成2.04个token
UC Riverside与Georgia Tech研究者发布LoopUno，以扩散式草稿叠加在自回归模型上进行采样加速。该方法冻结Nanbeige4.2-3B基座并训练gated LoRA，使用60步、3100万token和8×A100训练约52分钟，平均每步生成2.04个token，端到端解码提速1.47×。LoRA适配器已在Hugging Face发布，代码也已开源。
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