全球首次，Transformer「混血」速度狂飙65倍！英伟达已下注

主要观点总结

这篇文章介绍了新的扩散语言模型的发展和研究进展。最新的研究成果打破了以往模型的局限，实现了在保持并行生成的同时，引入KV缓存机制，推理速度相比标准MDM提升了65倍。文章还详细描述了研究者的新方法Eso-LM是如何结合掩蔽扩散和自回归，提出了新的语言建模范式，并超越了BD3-LM。此外，文章还提到了研究者如何通过混合训练、灵活的注意力机制和高效的采样计划等技术手段，实现了模型在速度和质量的完美平衡。

关键观点总结

关键观点1: 扩散语言模型的发展

新的扩散语言模型融合了自回归（AR）和离散扩散模型（MDM）两种范式，性能超越了之前的混合方法BD3-LM。

关键观点2: Eso-LM的研究成果

Eso-LM是首个在保持并行生成的同时，引入KV缓存机制的方法。推理速度相比标准MDM提升了65倍，相比支持KV缓存的半自回归基线模型快3–4倍。

关键观点3: 混合训练方法

通过混合训练，Eso-LM在两种风格之间流畅切换，实现了生成质量和推理速度的完美平衡。

关键观点4: 灵活的注意力机制

研究者引入了注意力偏置矩阵，调整标准的自注意力机制，使得模型能够根据需要模拟因果（单向）和双向注意力行为。

关键观点5: 高效的采样计划

在采样过程中，研究者对标准采样和训练过程提出了关键改进，支持在扩散过程中进行高效的KV缓存，显著减少了计算量。

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