ReaDy：用循环状态加速推测解码
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ReaDy：用循环状态加速推测解码
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AI 综述
Bohan Sun 等作者提出 ReaDy，一种面向混合线性注意力（HLA）大模型的推测解码方法，利用目标模型的循环状态为草稿生成提供位置相关的上下文。作者称这是首个利用 HLA 循环状态进行推测解码的方法：它为每个草稿位置配备可学习 query，从目标模型已提交的循环状态中检索补充上下文，以加速解码。 该工作以论文形式发布于 arXiv cs.CL，具体加速幅度与适用模型范围尚未在报道中给出。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
ReaDy：用循环状态做动态上下文，为混合线性注意力大模型加速投机解码报道时间线
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10月15日
- arXiv cs.CLReaDy：用循环状态做动态上下文，为混合线性注意力大模型加速投机解码
ReaDy 是首个利用混合线性注意力（HLA）模型循环状态进行投机解码的方法，为每个草稿位置配备可学习 query，从目标模型已提交的循环状态中检索位置相关的补充上下文。
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