LatLM：带延迟承诺的行并行语言模型
原文标题：LatLM: Line-Parallel Language Models with Deferred Commitment
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论文提出 Lattice Language Model（LatLM），把跨行承诺调度变成解码时的自适应选择，避免固定调度导致的过早承诺与级联推理错误。模型在二维格上每轮为前沿 token 打分，对未就绪候选延迟承诺，并用二维因果掩码单次前向监督整条采样轨迹。482M 参数下，混合依赖链任务准确率达 96.5%，显著高于 LCLM 的 78.5%，且解码轮数不到自回归基线的一半。
- 问题
- 行并行语言模型采用固定跨行承诺调度，会过早承诺未就绪行并引发级联推理错误。
- 方法
- 在二维格上每轮为前沿 token 打分，对未就绪候选延迟承诺，用二维因果掩码单次前向监督整条采样轨迹。
- 结果
- 482M 参数下混合依赖链任务准确率 96.5%，高于 LCLM 的 78.5%，解码轮数不到自回归基线一半。
- 影响
- 并行解码可在保持准确率的同时大幅减少解码轮数，为推理加速提供新调度思路。
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