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实体 What Makes a Good Unmasking Policy? A Controlled Study of Learned Unmasking in Diffusion Language Models

What Makes a Good Unmasking Policy? A Controlled Study of Learned Unmasking in Diffusion Language Models

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  1. TOOL · CL_317671 ·

    新策略优化扩散语言模型,提升速度和准确性

    研究人员开发了一种新方法来优化掩码扩散语言模型中的解蔽策略,旨在提高其效率和速度-准确性权衡。研究发现,使用轨迹收缩目标,结合置信度和隐藏状态,可以使策略在开销极小的情况下获得更好的性能。一个拥有约856K参数的策略在GSM8K等基准测试中表现出卓越的准确性和吞吐量,并在其他基准测试中具有竞争力,显示出良好的模型迁移能力。