LoPA: 通过前瞻并行解码扩展dLLM推理

这篇文章介绍了LoPA，一种使用前瞻并行解码来扩展分布式大型语言模型（dLLM）推理的方法。这表明了处理大型语言模型的效率和速度的提升，是该领域的一项重大进步。对分布式模型的关注意味着对处理无法容纳在单个设备上的大型模型的关注。使用“前瞻”表明试图预测未来的token以并行化解码过程，从而可能减少延迟。

• •LoPA是一种用于扩展dLLM推理的方法。
• •它利用前瞻并行解码。
• •目标是提高处理大型语言模型的效率和速度。
• •解决了处理无法容纳在单个设备上的大型模型的挑战。