PV-Decoding：扩散模型渐进验证推测解码提速
原文标题：PV-Decoding: Progressive Verification Decoding with Decode Gating for Diffusion Language Models
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论文提出 PV-Decoding，一种面向块扩散推理的置信度驱动推测解码框架，用两个置信阈值把掩码位置分为直接解码、推测与未解决三类，并采用渐进式验证策略。在三个扩散语言模型与 GSM8K、MBPP、HumanEval 上，顺序前向次数减少 8%–37%，最大精度下降仅 1.3%。
- 问题
- 扩散语言模型推测解码中块内 token 相互依赖，接受过于激进易传播错误。
- 方法
- 用两个置信阈值把掩码位置分为直接解码、推测、未解决三类，并做渐进式验证。
- 结果
- 三个扩散模型在 GSM8K、MBPP、HumanEval 上顺序前向次数减少 8%–37%，最大精度下降 1.3%。
- 影响
- 为扩散模型推理加速提供可调的精度-效率折中，便于部署时按场景选档。
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PV-Decoding 用双置信阈值分类掩码位置并渐进验证，顺序前向次数减少 8%–37%，最大精度下降仅 1.3%。
- •针对块扩散推理，用两个置信阈值把掩码位置分为直接解码、推测、未解决三类
- •渐进验证提供单批、双批、多批三档策略，弱验证省开销、强验证提接受精度
- •在三个扩散语言模型与 GSM8K、MBPP、HumanEval 上，顺序前向次数较置信度解码减少 8%–37%
- •最大观测精度下降控制在 1.3%
- •Dream-7B-Instruct/GSM8K 上 1-batch 与 2-batch 版本吞吐均有提升
为什么重要：扩散语言模型的推测解码难点在于同块内 token 相互依赖，这套分类+渐进验证给出了可调的精度-效率折中，对推理部署有直接参考价值。
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