English(EN) One-Step Text Generation by Seq-Drifting

Seq-Drifting 使语言模型能够一步生成文本

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-12 04:00

研究人员推出了一种新颖的语言模型框架 Seq-Drifting，它能够实现一步文本生成。该方法将“漂移”机制应用于连续 token 表示的序列，学习从高斯噪声到文本的直接映射。与需要多个采样步骤的传统扩散模型不同，Seq-Drifting 在单次前向传播中联合生成所有 token。该框架在 LM1B 上实现了具有竞争力的生成困惑度，并展示了在翻译、摘要和推理等任务中的广泛适用性。 AI

影响这种新方法可以显著加快各种 AI 应用的文本生成过程。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jiayu Liu, Ruizhi Zhao, Tianyun Ji, Yee Whye Teh, Zhenya Huang, Ning Miao · 2026-10-12 04:00

Seq-Drifting 实现一步文本生成

arXiv:2610.12879v1 Announce Type: new Abstract: Diffusion language models generate tokens in parallel, but still require multiple sampling steps to produce high-quality text. In this paper, we investigate whether a model can learn to generate an entire sequence in a single forwar…

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