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AR Models
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LLaDA2.2 100B diffusion LLM 以 2.3 倍的速度在代理任务上匹配 AR 模型
一款新的 1000 亿参数扩散 LLM LLaDA2.2 在代理基准测试中表现出与 AR 模型相当的竞争力。该模型的速度比同类模型快 2.3 倍。这一发展表明大型语言模型在代理任务方面的效率和能力都有所提升。
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新研究加速扩散语言模型训练并增强生成能力
研究人员正在探索掩码扩散语言模型（MDMs）的进步，以提高其训练效率和生成能力。一项研究提出了一种“钟形时间采样”策略，可将MDM训练速度提高多达四倍，同时在One Billion Word Benchmark等基准测试中保持性能。另一篇论文介绍了多掩码扩散模型（MultiMDMs），通过保留掩码结构来增强少步生成，从而在精炼为干净标记之前更好地预测指定掩码。此外，一个名为基于轨迹的策略内蒸馏（TOPD）的新框架允许扩散语言模型在没有…