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dSparkフレームワーク：スケジュール蒸留により拡散言語モデルを高速化

読む理由 dSparkは、拡散LLMにおける高速な並列生成への実践的な道を提供し、実世界での展開において速度と品質のバランスを取ります。

研究者はdSparkを導入し、トークンのマスク解除順序を学習することで拡散言語モデルを加速するスケジュール蒸留手法を提案しました。