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SNLP 提出结构化牛顿校正实现层并行推理

SNLP 提出一种基于结构化牛顿校正的层并行推理方法，通过将深度网络视为非线性方程组求解过程，在保持模型精度的同时显著提升推理速度。该方法在多个主流 Transformer 架构上验证有效，包括 GPT-2 和 Llama 等模型上验证了有效性，为加速大模型推理提供了新的理论视角和工程路径。

导读

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