Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают инновационную схему, позволяющую значительно ускорить процесс создания текста, используя возможности диффузионных моделей и авторегрессии.
Предлагается DEER — фреймворк спекулятивного декодирования, использующий дискретные диффузионные языковые модели для эффективной и надежной блочной генерации текста.
Эффективность языковых моделей, критически важная для создания агентов и систем рассуждения, часто ограничивается задержками, связанными с последовательным авторегрессионным декодированием. В работе «DEER: Draft with Diffusion, Verify with Autoregressive Models» представлен новый подход к спекулятивному декодированию, использующий диффузионные языковые модели (dLLM) в качестве генераторов черновиков, что позволяет преодолеть ограничения существующих методов. В основе DEER лежит способность dLLM генерировать блоки текста параллельно, минимизируя накопление неопределенности и повышая надежность. Сможет ли DEER открыть новые горизонты в ускорении работы языковых моделей и повышении эффективности агентов, работающих с естественным языком?
За гранью скорости: вызовы эффективного декодирования
Традиционные авторегрессионные модели, несмотря на свою высокую эффективность в генерации текста, сталкиваются со значительными вычислительными трудностями на этапе инференса. Суть проблемы заключается в последовательном, токен за токеном, процессе генерации. Каждый новый токен формируется на основе всех предыдущих, что требует повторного вычисления вероятностей и значительных затрат времени и ресурсов. По мере увеличения длины генерируемого текста, эта последовательность операций экспоненциально увеличивает время инференса, делая использование таких моделей непрактичным для приложений, требующих быстрой генерации, например, в интерактивных системах или при обработке больших объемов данных. В результате, скорость генерации становится узким местом, ограничивающим возможности применения этих мощных моделей.
Спекулятивное декодирование представляет собой перспективный подход к ускорению генерации текста, однако его внедрение сопряжено с определенными трудностями, касающимися доверия и согласованности. Суть метода заключается в предсказании нескольких токенов одновременно, что значительно повышает скорость работы, но при этом возникает риск генерации неверных или нерелевантных фрагментов. Проблема заключается в том, что с каждым предсказанным токеном накапливается неопределенность, и поддержание высокой точности становится все сложнее. Поэтому критически важным является механизм проверки и корректировки спекулятивно сгенерированного текста, гарантирующий его соответствие заданным критериям и избежание отклонений от ожидаемого результата. Эффективное решение данной проблемы позволит раскрыть весь потенциал спекулятивного декодирования и сделать его практичным инструментом для широкого круга приложений.
Основная сложность, возникающая при ускорении декодирования, заключается в поддержании достоверности генерируемого текста по мере накопления предварительных токенов и увеличения неопределенности. По мере генерации каждого нового токена, вероятность ошибки возрастает, поскольку модель полагается на все более спекулятивные предсказания. Эта кумулятивная неопределенность может привести к каскаду ошибок, существенно снижая качество и связность итогового текста. Сохранение точности и согласованности становится критически важной задачей, требующей разработки механизмов, способных эффективно оценивать и корректировать потенциальные неточности, возникающие в процессе спекулятивного декодирования, чтобы гарантировать, что сгенерированный текст соответствует ожидаемому уровню качества и достоверности.
DEER: новый подход к надежному спекулятивному декодированию
В рамках DEER, дискретно-пространственные диффузионные языковые модели (dLLM) используются в качестве эффективных генераторов черновиков в конвейере спекулятивного декодирования. В отличие от традиционных авторегрессионных моделей, dLLM способны генерировать токены параллельно, что значительно повышает скорость генерации текста. Этот подход позволяет DEER создавать предварительные варианты продолжения текста, которые затем проверяются и корректируются основной авторегрессионной моделью, снижая общую вычислительную нагрузку и задержку. Использование dLLM в качестве «драфтера» является ключевым фактором повышения эффективности DEER по сравнению с другими методами спекулятивного декодирования.
Первый этап, “Дистилляция продолжения в стиле AR”, направлен на согласование дискретной языковой модели (dLLM) с целевым авторегрессионным распределением. Это достигается посредством использования усеченных ответов “учителя” — более мощной модели, служащей эталоном. В процессе дистилляции dLLM обучается предсказывать последующие токены, основываясь на усеченных ответах “учителя”, что позволяет ей более точно воспроизводить целевое распределение вероятностей токенов. Усечение ответов необходимо для повышения эффективности обучения и предотвращения переобучения dLLM на полных ответах “учителя”. В результате, dLLM приближается к поведению целевой авторегрессионной модели, подготавливаясь к последующей оптимизации на этапе уточнения точности.
Второй этап, уточнение точности с учетом префикса, использует взвешенное маскирование суффиксов для повышения локальной точности модели. Данный метод заключается в применении весов к различным частям суффикса при прогнозировании следующего токена. Веса определяются на основе расстояния до префикса, при этом более близким к префиксу суффиксам присваиваются более высокие веса. Это позволяет модели уделять больше внимания наиболее релевантной информации при генерации, что приводит к повышению точности локальных прогнозов и улучшению качества генерируемого текста. Эффективность метода заключается в адаптивном акцентировании внимания на наиболее значимых участках контекста, что снижает влияние шума и повышает согласованность генерируемого контента.
В рамках архитектуры DEER используется KV-кэш для повышения скорости инференса. Этот кэш сохраняет ключи ($K$) и значения ($V$) из предыдущих вычислительных шагов, что позволяет избежать повторных вычислений при обработке последующих токенов. Вместо пересчета этих значений, система извлекает их непосредственно из кэша, значительно снижая вычислительные затраты и задержку, особенно при генерации длинных последовательностей. Эффективность KV-кэша возрастает пропорционально длине сгенерированной последовательности, обеспечивая существенное ускорение процесса спекулятивного декодирования.
Подтвержденные возможности и валидация
Надежная регенерация блоков демонстрирует устойчивость DEER и его способность эффективно исправлять ошибки в процессе декодирования. Эта функция обеспечивает восстановление корректной последовательности токенов даже при возникновении ошибок в сгенерированных фрагментах. В отличие от существующих систем, DEER способен успешно восстанавливать последовательность, минимизируя влияние ошибочных блоков на итоговый результат. Это достигается за счет алгоритмов, обеспечивающих точную идентификацию и коррекцию неверных фрагментов, что повышает надежность и точность генерируемого текста.
В ходе строгой оценки производительности DEER на бенчмарке HumanEval было достигнуто ускорение в 5.54 раза по сравнению с EAGLE-3. Этот показатель демонстрирует значительное улучшение скорости декодирования и генерации кода. Для сравнения, EAGLE-3 показал ускорение всего в 2.41 раза при использовании той же методологии оценки, что подтверждает эффективность DEER в задачах автоматизированного программирования и генерации кода.
В основе DEER лежит использование диффузионных моделей для генерации dLLM, выступающих в роли черновиков. Этот подход позволяет значительно повысить стабильность генерируемого кода по сравнению с традиционными методами. Диффузионные модели, обученные на больших объемах данных, обеспечивают более плавное и контролируемое создание последовательностей токенов, что снижает вероятность возникновения ошибок и нестабильного поведения в процессе декодирования. Использование диффузионных моделей в качестве основы для dLLM является ключевым фактором, обеспечивающим надежность и эффективность DEER.
В качестве целевой модели для оценки использовалась Qwen3-30B-A3B, что обеспечило надежную отправную точку для сравнения. В ходе тестирования DEER продемонстрировал ускорение в 5.54 раза по сравнению с EAGLE-3, который показал ускорение в 2.41 раза при аналогичных задачах. Данный результат подтверждает эффективность DEER в задачах декодирования и генерации текста, превосходящую показатели существующей архитектуры EAGLE-3.
В отличие от EAGLE-3, использующего длину блока для принятия решений в 10 токенов, DEER поддерживает обработку блоков длиной до 32 токенов. Увеличение длины принимаемого блока позволяет DEER более эффективно использовать контекст и снижать частоту запросов к целевой модели, что способствует повышению скорости и общей эффективности процесса декодирования. Это означает, что DEER может обрабатывать более длинные фрагменты текста за одну итерацию, потенциально снижая вычислительные затраты и задержки.
Влияние и перспективы развития
Способность DEER значительно ускорять процесс декодирования без потери точности открывает новые перспективы для применения больших языковых моделей в режиме реального времени. Ранее сложные вычисления, необходимые для генерации текста, ограничивали использование таких моделей в приложениях, требующих мгновенного ответа, например, в интерактивных чат-ботах или системах автоматического перевода. DEER, благодаря своей архитектуре, позволяет снизить задержку при генерации текста, делая большие языковые модели доступными для широкого спектра приложений, где оперативность является ключевым фактором. Это особенно важно для сценариев, требующих немедленной реакции на ввод пользователя, таких как голосовые помощники или системы поддержки клиентов, где быстрая и точная генерация ответов критически важна для обеспечения положительного пользовательского опыта.
В основе DEER лежит принципиально новый подход к ускорению вывода больших языковых моделей, отказавшийся от традиционных авторегрессионных методов генерации текста. Вместо последовательного построения предложения по слову, система использует диффузионные языковые модели (dLLMs) для предварительного создания черновика, своего рода “эскиза” будущего текста. Этот черновик затем уточняется и дорабатывается, что позволяет значительно сократить время вывода без потери точности. Такой подход открывает путь к созданию более эффективных и быстрых систем обработки естественного языка, где предварительное формирование общей структуры текста играет ключевую роль, а не последовательное предсказание каждого следующего токена.
Предстоящие исследования направлены на масштабирование DEER для работы с ещё более крупными языковыми моделями, что позволит оценить предельную эффективность предложенного подхода в условиях экспоненциального роста параметров. Параллельно планируется изучение возможностей применения DEER в мультимодальных задачах, где модель сможет генерировать не только текст, но и другие типы данных, такие как изображения или аудио, на основе единого входного запроса. Это расширение потенциально откроет новые горизонты в создании интеллектуальных систем, способных комплексно обрабатывать и генерировать информацию различных форматов, значительно расширяя область применения диффузионных моделей и спекулятивного декодирования.
Результаты исследований демонстрируют, что стабильная работа DEER указывает на перспективность объединения диффузионных моделей со спекулятивным декодированием для создания надежных и эффективных систем генерации текста. Такое сочетание позволяет не только ускорить процесс генерации, но и сохранить высокую точность, что особенно важно для приложений, требующих мгновенного ответа и безупречного качества текста. Сочетание этих двух мощных методов открывает новые возможности для создания языковых моделей, способных адаптироваться к различным задачам и обеспечивать стабильные результаты даже в сложных условиях, что делает данную технологию весьма привлекательной для дальнейших исследований и практического применения в различных сферах, включая автоматический перевод, создание контента и чат-боты.
Исследование представляет DEER — любопытную попытку заставить нейросеть генерировать текст не последовательно, а блоками. Авторы, судя по всему, решили, что накопление ошибок при последовательной генерации — это слишком скучно. Идея, конечно, не нова, но использование diffusion language models в качестве черновиков — это неожиданный ход. Как говорил Джон Маккарти: «Это всего лишь вопрос времени, когда компьютеры начнут думать о нас». И, судя по скорости, которую демонстрирует DEER, этот момент приближается. Интересно, сколько прод-окружений потребуется сломать, чтобы довести этот подход до ума?
Что дальше?
Представленный подход, использующий диффузионные языковые модели для предварительного «черновика», безусловно, демонстрирует потенциал ускорения генерации текста. Однако, не стоит забывать, что любая оптимизация, направленная на повышение скорости, неизбежно порождает новый техдолг. Проблема «лево-направо» накапливающейся неопределенности решена, но возникает вопрос о надежности самого «черновика». Чем сложнее модель, тем больше вероятность появления неочевидных артефактов, которые авторегрессионный этап не всегда способен корректно исправить.
В перспективе, вероятно, стоит ожидать дальнейшего усложнения архитектуры, с добавлением новых слоев контроля и верификации. Но, возможно, более продуктивным путем будет не увеличение сложности, а поиск более эффективных методов обучения и верификации существующих моделей. Нам не нужно больше микросервисов для генерации текста — нам нужно меньше иллюзий относительно их реальной полезности. Скорость — это хорошо, но качество, как всегда, остается камнем преткновения.
В конечном итоге, эта работа — еще один шаг на пути к созданию более быстрых и эффективных генеративных моделей. Но, как показывает история, каждая «революционная» технология рано или поздно превращается в очередную проблему, требующую решения. И, вероятно, уже через несколько лет, представленный подход будет рассматриваться как забавный анекдот из прошлого.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15176.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2025-12-18 09:17