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TOOL · CL_275531 · Oct 1 · 00:00

扩散语言模型受益于扩展和蒸馏的文本嵌入

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…