AI / LLM
확산 언어 모델 에이전트의 메타인지 디코딩: 토큰을 언제 확정하고 어디서 멈출지 배우는 플러그인14분
럿거스대 Zhao·Lin 등의 논문 'Metacognitive Decoding: Efficient Inference for Diffusion Language Agents' 리뷰. 마스크 확산 언어 모델이 어떻게 텍스트를 만드는지(병렬 디노이징, 블록, 스텝 수와 품질)부터 짚고, 얼어붙은 확산 백본 위에 2층 Transformer 컨트롤러를 얹어 어떤 토큰을 확정할지와 블록의 몇 칸을 계산할지를 GRPO로 학습시킨 방법, BFCL·멀티홉 QA 5개 벤치마크에서 가장 효율적인 베이스라인 대비 FLOPs 20.6% 절감이라는 수치의 실제 구성을 뜯어본다.
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