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HyFlash:端侧推测解码的前缀记忆先验

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AI 综述

Jongwoo Ko 提出 HyFlash,一种用于端侧推测解码的紧凑并行草稿模型。它把长程上下文建模与细粒度草稿位置交互分开:局部注意力捕捉近期上下文,循环记忆将历史目标特征压缩为固定大小状态,从而在有限的草稿侧内存下实现长程建模。 实验显示,HyFlash 的接受率高于全上下文注意力,KV 存储显著更少;在浅层草稿模型和长上下文场景中收益更大。

AI 根据报道生成 · 5 小时前更新

报道时间线

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11月5日
  1. arXiv · cs.CL
    HyFlash:面向端侧投机解码的前缀记忆先验

    HyFlash 是一种紧凑的并行草稿模型,通过前缀记忆先验将长程上下文建模与细粒度草稿位置交互分离,用局部注意力捕捉近期上下文、循环记忆把历史目标特征压缩为固定大小状态,从而在有限的草稿侧内存下实现长程建模。实验显示其接受率高于全上下文注意力,KV 存储显著更少,且在浅层草稿模型和长上下文场景收益更大。

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