首个用于加快扩散式大道话模子（diffusion-based Large Language Models, 简称 dLLMs）推理经过的免熟习措施。
上海交通大学 EPIC Lab 团队建议了一种无需熟习、即插即用的高效推理缓存机制：dLLM-Cache。
其中枢想想在于，在一个多步去噪经过中，复用相邻时间步上变化较小的特征，仅更新那些变化较大的特征，从而兑现了筹画量的大幅镌汰，并保握了原有的生成质地。
图 1 不同 dLLMs 使用 dLLM – Cache 和不使用 dLLM – Cache 在速率和质地上的对比
dLLM-Cache 具有几个迫切的亮点：
1. 熟习无关，即插即用。dLLM-Cache 裕如在推理经过中职责，无需修改模子参数或重熟习。dLLM-Cache 不错在裕如不亏空模子输出质地的前提下，带来最高 9.1 倍的推理速率擢升 。
2. 通用于主流 dLLM 架构，如 LLaDA、Dream 以及 LLaDA-V、MMaDA、Dimple 等多模态模子。
3. 在推理经过中，初次识别出了 prompt 部分的 Transformer 中间层特征（Key、Value、Attention output、FFN output）恒久结识，而 response 部分仅有一小部分 tokens 的特征变化较大，为缓存特征并后续复用提供了表面基础。
4. 创举了以 V-verify 机制为中枢的遴选更新计谋。以 Value 向量的变化为遴选基准，告捷识别出了 response 部分变化较大的那些 tokens，通过仅更新这些特征，甩掉了高达 75% 的冗余筹画。
本论文共同第一作家刘知远和杨奕存是哈尔滨工业大学 2022 级本科生，现在在上海交通大学 EPIC Lab 进行科研实习，师从张林峰助理锻练，主要征询地点为高效深度学习，此前曾在 CVPR2025 上收货满分论文。
接下来，咱们全部来望望该征询的细节。
征询动机
基于扩散的大道话模子正成为道话生陈规模最受温煦的新范式之一。跟着模子架构的发展、去噪算法的优化以及 Masked Diffusion 在道话建模中慢慢展现出与自追念模子不同的建摹本事，这类模子正在慢慢成为挑战 GPT 等主流模子的迫切力量。
以 LLaDA、Dream 为代表的扩散道话模子，基于迭代去噪的生成经过，不再依赖严格的自追念因果结构，自然复旧双向建模、全局依赖和反向推理等本事，如故在"逆转悲哀"、数学推理等任务上展现出当先性能。
但是，这种范式的上风也伴跟着纷乱的代价。为了确保生成的质地，dLLMs 在推理经过中频频需要试验长达数百步的去噪迭代，每一步齐需再行筹画 attention、FFN 等扫数层的特征，筹画量极端于屡次无缺前向传播。这为 dLLMs 的推理遵守带来了严重的瓶颈，制约了其骨子部署。更迫切的是，主流的加快时刻如用于自追念模子的 KV Cache，由于不兼容双向提神力架构，在 dLLMs 中裕如失效。
与传统的自追念道话模子不同，dLLMs 不再依赖规章生成下一个 token，而是接受赶快遁入 ( mask ) + 慢慢收复的时势建模 token 划分，这种机制使得模子具备自然的双向建摹本事，表面上概况更好地惩办逆向逻辑、长距离依赖等任务。
LLaDA 等模子如故在多个基准任务中突出主流 ARMs，尤其在"逆转悲哀"上赫然胜出。
但是，这种扩散式推理带来一个严重的挑战：为了确保生成质地，dLLMs 频频需要上百步的去噪迭代，每一步齐需全量筹画 Attention、FFN 等模块，导致其推理速率比较 ARMs 慢一个数目级，落地本钱高。同期，ARMs 通用的加快措施如 KV-Cache 因 dLLMs 的双向提神力瞎想而无法兼容。这些形成了 dLLMs 在推理时既慢又短缺加快时刻的繁华。这恰是 dLLM-Cache 所要破解的中枢问题。
措施简介
本文作家仔细征询了 dLLMs 推理的中间特征变化经过，发现如下要津繁华：
图 2 dLLM 中两个相邻去噪范例之间的 Key、Value、Attention Output 和 FFN Output 的余弦不异度
Prompt tokens 的特征在通盘去噪经过中基本保握结识，每一步齐再行筹画这些特征是裕如毋庸要且摧毁筹画资源的；
Response tokens 大宗变化很小，仅少部分变化剧烈，全量筹画扫数 response tokens 存在冗余。
由此，问题改变为了若何高效识别出这些变化剧烈的 response tokens。
图 3 Response tokens 的 K 或 V 变化与其他特征变化的有关性
本文作家始创性得建议了 V-verify 机制。它的建议源于另一项迫切的发现：作家量化了 response tokens 的底层特征（Key, Value 向量）的变化与其表层复杂特征（Attention Output, FFN Output）的变化之间的关连，闭幕显露它们存在着极强的正有关性，皮尔逊有关连数最高可达 0.944。
这意味着，一个 token 底层的 Value 向量是否发生变化，是其合座景况是否发生改变的一个极佳的、且筹画本钱极低的"指点器"。
基于以上这些要津的不雅察，本文作家建议了 dLLM-Cache ，具体的框架瞎想如下：
图 4 dLLM-Cache 措施合座 pipeline
Prompt 缓存：长停止重用
关于 prompt 部分，作家瞎想了长停止 Prompt 缓存，每隔 Kp 步（在实验中一般诞生为 100）更新一次 prompt 的 Key、Value、Attention Output、FFN Output，其余范例全部复用先前闭幕。这么幸免了对结识不变的特征的疏通筹画，大幅减少了筹画量。
Response 缓存：自妥贴部分更新
对生成谈论 response 区域，由于 response tokens 的特征并不是一直保握结识不变的，作家瞎想了较短停止的 Response 缓存，每隔 Kr 步（在实验中一般诞生为 8 傍边）全量更新一次 response 的 Key、Value、Attention Output、FFN Output，在其余的范例，作家建议了基于 V-verify 的自妥贴缓存计谋：
在每个去噪范例，起头筹画扫数 response tokens 最新的 Value 向量。
然后，通过筹画新 Value 向量与缓存中旧 Value 向量的余弦不异度，将余弦不异度算作每个 response tokens 的一个"变化分"。
只选出"变化分"最高（即不异度最低）的少许数tokens（举例，变化最剧烈的 25%），将它们秀气为"待更新" 。
终末，模子只对这些被秀气的"待更新" tokens，进行无缺的特征重筹画。而其余75%的"结识" tokens，则持续高效地从缓存中复用其特征。
通过这种"长停止"与"自妥贴"网络拢的缓存计谋，dLLM-Cache 在 Transformer 的每一层齐兑现了筹画量的极致优化，且通盘经过无需任何额外熟习，作念到了真确的即插即用。
3 实验闭幕
本文在 LLaDA 8B 和 Dream 7B 两大代表性的开源 dLLM 的基础版与提示微调版上，针对数学与科学、通用任务、代码生成三大规模的8个主流基准测试，对 dLLM-Cache 的有用性进行了严苛的熟习 。评估维度不仅包括推理速率（TPS）和筹画遵守（FLOPs），更中枢的是模子性能得分（Score），以确保加快不所以松手模子本事为代价。
本文在 LLaDA 8B 的基础版和提示微调版上齐部署了 dLLM-Cache，下图的实验闭幕充分展示了其强盛的加快本事和额外的生成质地保握。在果然扫数的基准测试中，齐达到了5 倍以上的加快成果，且在绝大部分情况下，生成质地齐莫得镌汰，致使有隐微的擢升。绝顶是迎濒临 LongBench 任务时，prompt 的结识性带来了更显耀的加快成果，在 HotpotQA 上兑现了高达9.1 倍的无损加快。
图 5 dLLM-Cache 在 LLaDA 模子上的成果
为了进一步诠释 dLLM-Cache 的通用性和鲁棒性，作家将其无缝迁徙至另一款架构略有不同的 dLLM —— Dream 7B 上。下图的实验闭幕再次印证了 dLLM-Cache 措施的有用性，充分证实了其通用于主流 dLLM 架构。
图 6 dLLM-Cache 在 Dream 模子上的成果
作家还将 dLLM 和主流的基于 ARM 的 LLM 进行了对比，下图展示了 LLaDA 8B 与 LLaMA3 8B 在 GSM8K 任务上的比较。闭幕显露，原始的 LLaDA 在准确率上以近 20 个点的纷乱上风当先于 LLaMA3，但在推理速率上却远不足。但是，在使用了本文的 dLLM-Cache 之后，LLaDA 的推理速率获取了逾越 3.3 倍的擢升，初次逾越了 LLaMA3 的推理速率。这一闭幕有劲地诠释，本文建议的 dLLM-Cache 概况让 dLLMs 在保握其显耀准确率上风的同期，获取与 ARMs 极端竞争力的推理速率。
图 7 使用 dLLM-Cache 的 dLLM vs 使用 KV-Cache 的 ARM
论文一语气： https://github.com/maomaocun/dLLM-cache/blob/main/asset/paper.pdf
代码已开源： https://github.com/maomaocun/dLLM-Cache
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