論文の概要: Accelerating Diffusion LLMs via Adaptive Parallel Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00413v2
• Date: Thu, 30 Oct 2025 21:11:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 15:46:17.241808
• Title: Accelerating Diffusion LLMs via Adaptive Parallel Decoding
• Title（参考訳）: 適応並列デコードによる拡散LDMの高速化
• Authors: Daniel Israel, Guy Van den Broeck, Aditya Grover,
• Abstract要約: 並列にサンプリングされたトークンの数を動的に調整する新しい手法であるアダプティブ並列復号法(APD)を導入する。 APDは、ダウンストリームベンチマークで最小限の品質劣化を伴って、非常に高いスループットを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.407727995313074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The generation speed of LLMs are bottlenecked by autoregressive decoding, where tokens are predicted sequentially one by one. Alternatively, diffusion large language models (dLLMs) theoretically allow for parallel token generation, but in practice struggle to achieve the speed of autoregressive models without significantly sacrificing quality. We therefore introduce adaptive parallel decoding (APD), a novel method that dynamically adjusts the number of tokens sampled in parallel. We achieve this by defining a multiplicative mixture between the dLLM marginal probabilities and the joint probability of sequences under a small auxiliary autoregressive model. This inverts the standard setup of speculative decoding, where the goal is to sample from a large autoregressive verifier by drafting from a smaller model. We further optimize APD by enabling KV caching and limiting the size of the masked input. Altogether, our method puts forward three tunable parameters to flexibly tradeoff throughput and quality. We show that APD provides markedly higher throughput with minimal quality degradations on downstream benchmarks.
• Abstract（参考訳）: LLMの生成速度は自己回帰復号によってボトルネック化され、トークンは順次1つずつ予測される。 あるいは、拡散大言語モデル(dLLM)は理論的には並列トークン生成を許容するが、実際には、品質を著しく犠牲にすることなく自己回帰モデルの速度を達成するのに苦労する。 そこで我々は,並列にサンプリングされたトークンの数を動的に調整する新しい手法であるアダプティブ並列復号法(APD)を導入する。 我々は、小さな補助自己回帰モデルの下で、dLLM境界確率とシーケンスの結合確率との乗法的混合を定義することにより、これを実現する。 これは投機的復号化の標準設定を逆転させ、より小さなモデルからドラフトを作成することで、大きな自己回帰検証器からサンプルをサンプリングすることを目的としている。 さらに、KVキャッシュを有効にし、マスク入力のサイズを制限することにより、APDをさらに最適化する。 さらに、スループットと品質を柔軟にトレードオフするために、3つの調整可能なパラメータを提示する。 APDは、ダウンストリームベンチマークにおいて、最小品質の劣化を伴って、非常に高いスループットを提供する。

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