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Generalized Interpolating Discrete Diffusion
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内容提要
本研究提出了一种广义化掩蔽扩散方法，克服了语言模型在生成过程中无法修改已生成词汇的局限性。通过结合掩蔽与均匀噪声，显著提高了样本质量，并增强了模型的自我纠错能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种广义化掩蔽扩散方法，克服了语言模型在生成过程中无法修改已生成词汇的局限性。
- 通过结合掩蔽与均匀噪声，显著提高了样本质量。
- 该方法增强了模型的自我纠错能力。
- 研究表明，广义化掩蔽扩散实现了与现有最先进技术匹配的性能。
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