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FlexMDM
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新方法使语言模型能够执行“任意顺序推理”，以进行编码和推理
研究人员开发了两种新方法，使语言模型能够执行“任意顺序推理”，这对于代码生成等任务至关重要，在这些任务中，用户可以在高级概念和具体细节之间流畅切换。第一种方法是基于 FlexMDM 的插入式掩码扩散，它通过启用插入来允许模型生成非连续区域的内容。第二种方法是潜在空间掩码扩散，它将预测转移到更粗粒度的语义片段，从而促进对不同生成顺序的搜索。这两种技术在经验测试中都显示出下游性能的提高，其中一个 7B FlexMDM 针对 Python …
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新研究将插入式语言模型与马尔可夫链和可学习动力学相结合
两篇新研究论文探讨了插入式语言模型（ILM）的进展，这是一种通过插入标记来生成序列的方法。第一篇论文引入了一个连续时间马尔可夫链框架，为ILM推导出一种类似扩散的去噪目标，并表明其在提供更多采样灵活性的同时，可以与现有方法竞争。第二篇论文提出了LoFlexMDM，一种学习数据依赖性插入顺序的ILM，提高了分子任务上的生成质量。