dSpark 프레임워크, 스케줄 증류를 통해 확산 언어 모델의 속도 향상
읽어야 하는 이유 dSpark는 실제 배포 환경에서 속도와 품질의 균형을 맞추며 확산 LLM의 더 빠른 병렬 생성을 위한 실용적인 경로를 제공합니다.
연구진이 dSpark를 소개합니다. 이는 최적의 토큰 마스킹 해제 순서를 학습하여 확산 언어 모델의 추론 속도를 가속화하는 스케줄 증류 방법론입니다.
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