DC-Leap: dLLM의 Draft-Guided 연속적인 점프 해석을 통해 훈련없는 가속화

2026년 7월 24일 AI 자동 생성

대규모 언어 모델(dLLMs)의 효율성을 위한 병렬 디코딩은 현재 전략이 종종 과도한 신뢰도 임계치를 갖는 것에 의해 방해를 받고 있습니다. 이 임계치는 Joint Probability Dependence Error(JPDE)로 인해 생겨났으며, 이는 불필요한 노이즈 제거 반복과 최적의 추론 속도를 저하합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 DC-Leap이라는 훈련을 필요로하지 않는 프레임워크를 제안합니다. DC-Leap은 중간 신뢰도 영역에서 dLLMs를 신뢰할 수 있는 가속을 가능하게 하는 동적 연속 확인 전략을 도입합니다. 이 전략은 엄격히 정렬된 원인-결과 관계를 병렬 디코딩 과정에 통합하여, 점진적으로 토큰 의존성을 확인하여 JPDE를 효과적으로 중화시킵니다. 이로 인해 신뢰할 수 있는 가속이 가능하며, 성능이 비교적 유지됩니다. 또한 DC-Leap은 원고를 안내하는 디코딩 기법을 통합하여, 원고가 여러 토큰을 건너뛰어 앞으로 보는 것을 허용하여, 예측을 위한 보유한 맥락을 확장하고, 양방향 주의를 유지하는 구조적 이점을 유지합니다. 표준 벤치마크에 대한 광범위한 실험 결과는 DC-Leap이 MBPP에서 긴 시퀀스 생성을 위한 53.19배의 가속을 달성하고, KV-캐시와 결합했을 때 105.02배의 가속을 달성하며, 생성 품질이 비슷한 결과를 보입니다. 코드는 https://github.com/ffh-wyls/DC-Leap 에서 사용할 수 있습니다.

원문 보기 arXiv AI

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