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alphaXiv介绍Lafa：LLM转并行生成模型
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事件综述根据 1 篇报道整理，10月27日更新
alphaXiv介绍论文Lafa：它把预训练LLM转成连续流语言模型，通过逐步去噪嵌入并行生成多个token，再用同一模型原有的下一token预测能力校验这些并行草稿，而非完全取代自回归解码。 研究者用不到30B训练token将Lafa扩展到8B；在7B规模下，生成速度最高达同类自回归模型的2.54倍，准确率相近。上述结果来自论文报告，alphaXiv的帖文未说明证据阶段。
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北京时间，最早在上alphaXivalphaXiv介绍Lafa将LLM转为并行生成模型
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1 篇，点开看摘要Lafa 将预训练 LLM 转为并行生成流模型
Lafa 把预训练 LLM 转成连续流语言模型，通过逐步去噪嵌入并行生成多个 token，并用同一模型原有的下一 token 预测能力校验这些并行草稿，而非完全取代自回归解码。研究者用不到 30B 训练 token 将 Lafa 扩展到 8B；7B 规模下生成速度最高达同类自回归模型的 2.54 倍，准确率相近。
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