[Paper] Progress-Aware Confidence Schedules를 통한 Fast-Decoding Diffusion Language Models

Source: arXiv - 2512.02892v1

개요

Diffusion‑based large language models (dLLMs)은 기존의 autoregressive 모델보다 더 높은 품질의 텍스트 생성을 약속하지만, 반복적인 샘플링 과정 때문에 실제 서비스에 적용하기엔 매우 느립니다. 이 논문은 SchED를 소개합니다 – 훈련이 필요 없고 모델에 독립적인 early‑exit 전략으로, 모델의 confidence가 부드럽고 진행 상황을 고려한 임계값을 초과하면 diffusion 디코딩을 즉시 중단합니다. 여러 dLLM 계열과 10개의 다운스트림 벤치마크에서 SchED는 원본 품질을 거의 그대로 유지하면서 추론 시간을 최대 4배까지 단축합니다.

주요 기여

• SchED 알고리즘: 전체 문장 로그 마진을 집계하고 디코딩 진행 상황에 연동된 동적 confidence 스케줄을 적용하는 간단하고 훈련이 필요 없는 early‑exit 방법.
• 모델‑독립 설계: Dream과 LLaDA(베이스 및 instruction‑tuned 모두)에서 바로 사용할 수 있음.
• 강력한 실험적 성과: instruction‑tuned 모델에서 3.8–4.0× 속도 향상, 기준 점수의 99.8–100 % 유지; 공격적인 설정에서는 2.34× 속도 향상에 >99 % 성능 유지.
• 견고성 분석: 특히 장문 생성에서 기존 confidence‑based early‑exit 기법보다 우수함.
• Entropy 인사이트: instruction tuning이 예측 엔트로피 감소를 가속화해 diffusion 체인 초기에 confidence 임계값에 도달하기 쉽게 만든다는 점을 보여줌.

방법론

1. 전체 구간 로그 마진 계산 – 각 diffusion 단계마다 SchED는 전체 생성 시퀀스에 걸쳐 top‑1과 top‑2 토큰 로그its 차이(“margin”)를 수집합니다.
2. 진행 상황 인식 confidence 스케줄 – 정적인 컷오프 대신 디코딩 진행률에 대한 부드러운 함수(예: diffusion 단계가 진행될수록 상승하는 sigmoid)를 사용합니다. 이는 초기 단계는 노이즈가 많고, 후반 단계는 더 확신이 있어야 한다는 직관을 반영합니다.
3. early‑exit 결정 – 집계된 margin이 스케줄 임계값을 초과하면 디코딩을 중단하고 현재 토큰 시퀀스를 출력합니다. 추가 훈련이나 파인‑튜닝이 필요 없으며, 스케줄은 모델 계열당 한 번만 튜닝하면 됩니다.
4. 평가 파이프라인 – 저자들은 SchED를 두 개의 dLLM 계열(Dream & LLaDA)에 적용하고, 10개의 다양한 작업(다지선다형 QA, 수학 문제, 장문 QA, 요약, 번역 등)에서 베이스와 instruction‑tuned 변형 모두를 테스트했습니다.

결과 및 발견

• 품질‑패널티 메트릭 (QPS, γ=4): SchED는 장문에서 멈추거나 품질 손실이 눈에 띄는 기존 confidence‑based early‑exit 방법보다 일관되게 우수합니다.
• Entropy 감소: instruction‑tuned 모델은 토큰 수준 예측 엔트로피가 더 빠르게 감소해 “confidence”가 더 일찍 도달합니다—이 점을 SchED가 활용합니다.
• 안정성: 10개 벤치마크 모두에서 속도 향상이 안정적이며, 특정 작업에서의 치명적인 실패는 없습니다.

실용적 함의

• 프로덕션 서비스의 빠른 추론 – 챗봇, 코드 어시스턴트, 요약 파이프라인 등에 dLLM을 배포할 때 latency 예산을 만족하면서 diffusion 샘플링의 품질 이점을 유지할 수 있습니다.
• 비용 절감 – diffusion 단계 수를 줄이면 GPU 연산 시간과 에너지 소비가 직접 감소하므로 대규모 API 제공자에게 특히 유리합니다.
• 플러그‑인 방식 통합 – SchED는 재학습이 필요 없으므로 기존 diffusion 모델에 margin 집계와 스케줄 체크 몇 줄만 추가하면 바로 적용할 수 있습니다.
• 장문 생성 UX 개선 – 문서 초안 작성이나 다중 라운드 추론 같은 애플리케이션에서 기존 방법의 “stall” 문제를 피하면서 견고한 early‑exit 동작을 제공합니다.
• 모델 개발자를 위한 가이드 – 엔트로피 분석 결과는 instruction tuning이 다운스트림 성능을 높일 뿐 아니라 early‑exit 전략에도 유리함을 시사해 향후 학습 파이프라인 설계에 참고가 됩니다.

제한 사항 및 향후 연구

• 스케줄 튜닝 – SchED는 훈련이 필요 없지만, 최적의 confidence 스케줄을 찾기 위해 모델 계열별로 작은 검증 스윕이 필요합니다.
• 극단적인 경우 – 매우 창의적이거나 모호한 프롬프트는 디코딩 전반에 걸쳐 높은 엔트로피를 유지할 수 있어 early‑exit 이점을 제한합니다.
• Diffusion LLM 외 일반화 – 현재 방법은 diffusion 기반 생성에 특화되어 있으며, 다른 비‑autoregressive 패러다임에 동일한 confidence 스케줄을 적용하는 연구는 아직 남아 있습니다.
• 향후 방향 (저자 제안)
  1. 입력마다 실시간으로 조정되는 적응형 스케줄 학습.
  2. 텍스트‑투‑이미지와 같은 멀티모달 diffusion 모델에 SchED 확장.
  3. 양자화·지식증류 등 다른 가속 기법과 결합해 더욱 큰 속도 향상 달성.

저자

• Amr Mohamed
• Yang Zhang
• Michalis Vazirgiannis
• Guokan Shang

논문 정보

• arXiv ID: 2512.02892v1
• Categories: cs.CL
• Published: December 2, 2025
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