FOLD:长上下文推测解码免训练新方法
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FOLD:长上下文推测解码免训练新方法
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AI 综述
Shuxuan Li 等作者提出一种免训练的长上下文推测解码方法 FOLD,它保留精确的局部位置,并把所有远距离条目视为共享同一位置的远记忆。 在六组目标-草稿模型组合、最高 256K token 的基准测试中,FOLD 大多取得最高加速,最佳情况下相对自回归解码的加速比从 2.08 倍提升至 4.22 倍。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
FOLD:面向长上下文投机解码的免位置远记忆方法报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.CLFOLD:面向长上下文投机解码的免位置远记忆方法
FOLD 是一种免训练的长上下文投机解码方法,保留精确的局部位置,并将所有远距离条目视为共享同一位置的远记忆。在六组目标-草稿模型组合、最高 256K token 的基准测试中,FOLD 大多取得最高加速,最佳情况下相对自回归解码的加速比从 2.08 倍提升至 4.22 倍。
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- 可比范围当前
- 9
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- 1010月15日 13:00
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