扩散语言模型九倍推理加速！KV Cac金沙娱乐- 威尼斯人- 太阳城澳门在线娱乐城he并非自回归模型专属

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　　在每个去噪步骤，首先计算所有response tokens最新的Value向量。然后，通过计算新Value向量与缓存中旧Value向量的余弦相似度，将余弦相似度作为每个response tokens的一个“变化分”。选出“变化分”最高（即相似度最低）的极少数tokens（例如，变化最剧烈的25%），将它们标记为“待更新” 。最后，模型只对这些被标记的“待更新”tokens，进行完整的特征重计算。而其余75%的“稳定”tokens，则继续高效地从缓存中复用其特征

　　作者还将dLLM和主流的基于ARM的LLM进行了对比，下图展示了LLaDA 8B与LLaMA3 8B在GSM8K任务上的比较。结果显示，原始的LLaDA在准确率上以近20个点的巨大优势领先于LLaMA3，但在推理速度上却远不及。然而，在使用了本文的dLLM-Cache之后，LLaDA的推理速度获得了超过3.3倍的提升，首次超过了LLaMA3的推理速度。这一结果有力地证明，本文提出的dLLM-Cache能够让dLLMs在保持其显著准确率优势的同时，获得与ARMs相当竞争力的推理速度