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TEncDM：理解语言模型编码空间中扩散模型的属性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了自条件嵌入扩散机制，用于条件和非条件文本生成。该机制在令牌嵌入上运行，学习灵活和可扩展的扩散模型。通过评估，发现该模型生成的样本与自回归语言模型相当，但在推断时间上更高效。该研究为扩大文本扩散模型规模，提高性能铺平了道路。
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关键要点
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本研究提出了自条件嵌入扩散机制，用于条件和非条件文本生成。
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该机制在令牌嵌入上运行，学习灵活和可扩展的扩散模型。
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评估表明，该模型生成的样本与自回归语言模型相当。
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在推断时间上，该模型在加速器硬件上更为高效。
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研究为扩大文本扩散模型规模，提高性能铺平了道路。
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