CopyLoop：免训练算法加速循环Transformer解码
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CopyLoop：免训练算法加速循环Transformer解码
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AI 综述
Wenyu Du 等在 arXiv 发布预印本，提出免训练解码算法 CopyLoop，通过从重复上下文提出多 token 后缀、在浅层循环深度提前筛查错误分支并连续调度并发处理，加速循环 Transformer 解码。 据论文称，CopyLoop 相对全深度自回归解码，在 Base 模型上取得 2.98x–10.70x 加速，在 Thinking 模型上取得 2.74x–3.52x 加速。
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最新进展10月31日 12:00
CopyLoop：通过上下文复制与浅层筛查实现快速循环 Transformer 解码报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AICopyLoop：通过上下文复制与浅层筛查实现快速循环 Transformer 解码
CopyLoop 是一种免训练的循环 Transformer 解码加速算法，通过从重复上下文提出多 token 后缀，在浅层循环深度提前筛查错误分支，并配合连续循环调度并发处理。
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