Multi-token Residual Prediction

摘要

介紹 Multi-Token Residual Prediction (MRP)，一種用於加速擴散語言模型的輕量模組。透過預測相鄰去噪步驟之間的殘差而非完整分佈，MRP 能在保持品質的前提下大幅提升推論速度，或在動態解碼中恢復因過度揭示而損失的準確度。

This article presents MRP, a lightweight module that accelerates diffusion language models by predicting residuals between denoising steps, offering both speedup and quality recovery.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• MRP 模組透過預測殘差，讓擴散語言模型推論速度提升 1.56 倍。
• 在動態解碼中，MRP 能將因低閾值過度揭示而損失的準確度恢復最多 16 分。
• 該模組可同時應用於靜態與動態解碼，提供無品質損失的加速選項。

提到的工具與公司

• SGLang
• SDAR-1.7B
• SDAR-4B
• SDAR-8B
• GSM8K
• MATH500
• HumanEval
• MBPP

適合誰看

正在開發或最佳化擴散語言模型推論系統的研究人員與工程師。

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