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Uniform Diffusion Language Models

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  1. RESEARCH · CL_314981 ·

    新研究探索高效的扩散语言模型和专门的ASR基准测试

    研究人员开发了改进语言模型的新方法,重点关注效率和专门任务。一篇论文介绍了分层掩码扩散语言模型(HMDLM),该模型使用优先噪声调度来提高生成质量和推理能力,在LM1B和WikiHow等基准测试中显著降低了困惑度。另一项研究探索了均匀扩散语言模型(UDLM)中的循环,证明递归应用早期Transformer层可以极大地提高训练效率和推理速度,而不会改变核心目标。此外,还创建了一个用于自发尼泊尔语-英语代码转换自动语音识别(ASR)的基准…