高速化

この論文では、自己蒸留を用いた新しい言語モデルの高速化手法「Self-Distillation Through Time (SDTT)」を提案しています。従来の自己回帰型モデルと異なり、32トークンを同時に生成できるため、KVキャッシュを使用する従来手法と比べて最大8倍の高速化を実現。さらに、テキスト品質も向上し、自然言語理解のベンチマークでも優れた性能を示しました。