有没有人尝试过使用(较新的)Gemma扩散模型作为推测模型?
摘要
探讨了使用Google的Gemma扩散模型作为推测模型,以实现高效的大语言模型推理。
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DiffusionGemma
Google 发布了 DiffusionGemma,这是一个采用 Apache 2 许可证的开源权重文本生成模型(总参数量 26B,活跃参数量 4B),通过 NVIDIA 的 NIM 云 API 展示了极高的推理速度。
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Google DeepMind 发布了 DiffusionGemma,这是一个 26B 参数的 Mixture-of-Experts 模型,使用离散扩散实现更快的文本生成,支持多模态输入和 256K token 上下文。
谷歌最新DiffusionGemma开源AI模型速度提升4倍
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@volokuleshov: 恭喜谷歌开源Gemma Diffusion!我想特别感谢一组非常有才华的康奈尔大学学生,他们在实验室开发了这个模型中许多新想法:
谷歌已开源DiffusionGemma,这是一种基于扩散的新型文本生成模型,采用块扩散和高效的编解码器技术,康奈尔大学的研究人员也做出了贡献。
DiffusionGemma:开发者指南 - Google Developers Blog
DiffusionGemma 是 Google DeepMind 推出的全新实验模型,可在 256 令牌画布上实现并行生成,在 GPU 上令牌生成速度提升高达 4 倍。本开发者指南阐述了其架构、双向上下文,并提供了用于解决数独的微调配方。