English(EN) Scaling and Distilling Text Embeddings for Better Diffusibility

扩散语言模型受益于扩展和蒸馏的文本嵌入

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-01 00:00

研究人员探索了不同文本嵌入对扩散语言模型（DLM）的有效性，发现扩展T5系列中的嵌入，例如从T5到T5Gemma-1，再到T5Gemma-2，可以显著提高生成性能。然而，T5Gemma-2嵌入的高度区分性可能会通过分离合理的替代词来阻碍生成。为了解决这个问题，研究人员开发了一种蒸馏方法，其中学生编码器从教师的解码概率中学习，从而创建一个更连贯和可扩散的潜在空间。这种方法使一个中等规模的DLM在OpenWebText上达到了17.8的生成困惑度，优于GPT-2-M。 AI

影响这项研究提供了一种通过优化嵌入的潜在空间来提高扩散模型中文本生成质量的方法。

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报道来源 [1]

Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) · 2026-10-01 00:00

扩展和蒸馏文本嵌入以实现更好的可扩散性

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