研究者发现扩散语言模型早期可获正确解码，提出Prophet策略实现推理加速

扩散语言模型（DLM）因其并行解码能力被视为自回归模型的替代方案，但其推理速度受限。针对此问题，研究者提出无需训练的解码策略Prophet，基于“早期答案收敛”现象，通过动态监控模型置信度，在答案稳定后提前终止解码。实验显示，该方法在多个基准任务中保持生成质量的同时实现最高3.4倍加速，甚至在部分任务上表现优于完整解码。该方法为DLM的实际部署提供了高效、通用的解决方案。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/g2CPqqvPxIb3X_WTxz6mrg