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  1. RESEARCH · CL_36554 ·

    新研究解决扩散语言模型的局限性

    研究人员正在探索改进扩散语言模型(DLM)的新方法,与自回归模型相比,DLM 提供了更快的推理速度。几篇近期论文介绍了增强 DLM 性能的技术,包括用于解耦重掩码的 NAVIRA、用于使用丢弃标记进行检索增强生成的 SARDI,以及用于支持标记揭示的 AXON。另一项研究确定了 DLM 的局限性,例如局部性偏差和来自掩码标记的干扰,并提出了一种无掩码的损失函数来改善上下文理解。此外,一项调查全面概述了 DLM 的格局,涵盖了基本原理、…