研究者提出异步流映射语言模型aFMLMs
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研究者提出异步流映射语言模型aFMLMs
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AI 综述
Chanhyuk Lee等研究者提出异步流映射语言模型（aFMLMs），通过异步流的流映射学习，把 token 预测顺序编码进隐藏计算，实现单次前向传播生成全部 token。 该框架支持预设与状态自适应两类时间调度，并给出新的流映射蒸馏方法。在数独求解与 GSM8K 数学应用题代码生成任务上，aFMLM 刷新了一步生成性能的 SOTA。
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最新进展11月2日 13:00
异步流映射语言模型 aFMLMs：将预测顺序引入一步并行生成报道时间线
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11月2日
- arXiv · cs.CL异步流映射语言模型 aFMLMs：将预测顺序引入一步并行生成
研究者提出异步流映射语言模型（aFMLMs），通过异步流的流映射学习，把 token 预测顺序编码进隐藏计算，实现单次前向传播生成全部 token。该框架支持预设与状态自适应两类时间调度，并给出新的流映射蒸馏方法。在数独求解与 GSM8K 数学应用题代码生成任务上，aFMLM 刷新了一步生成性能的 SOTA。
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