并行语言模型尝试降低生成延迟
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并行语言模型尝试降低生成延迟
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AI 综述
研究者提出并行语言模型PLM，通过辅助变量协调多个token的并行预测，使一次前向传播可生成多个token，以突破自回归模型逐个生成token的延迟瓶颈。 研究直接在文本上训练了8000万至30亿参数的PLM，并与同等规模的自回归模型及公开语言模型、扩散模型进行比较，考察生成一致性和可训练性。Andriy Burkov随后分享并介绍了这项研究。
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最新进展11月2日 10:02
并行语言模型 PLM：一次前向生成多个一致 token，突破自回归延迟瓶颈报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- AGI Hunt并行语言模型 PLM：一次前向生成多个一致 token，突破自回归延迟瓶颈
并行语言模型 PLM 用辅助变量协调多个并行 token 预测，使模型一次前向生成多个 token，同时保持一致性与可训练性。训练覆盖 8000 万至 30 亿参数模型，直接在文本上训练，并与同等规模自回归模型及公开语言模型、扩散模型进行比较。
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