拡散言語モデルの高速化：勾配ダイナミクスに基づく早期終了

この研究は、拡散ベースの言語モデル (dLLM) を最適化する革新的な方法を探求しています。推論プロセス中の早期終了の可能性を分析し、トレーニング勾配のダイナミクスを活用して効率を向上させています。

• •dLLM推論を加速する新しいアプローチを提案。
• •早期終了のためにトレーニング勾配のダイナミクスを利用。
• •dLLMの計算効率の向上を目指す。