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通过自回归模型的适应扩展扩散语言模型
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
扩散语言模型（DLMs）旨在克服自回归模型的局限性。本文提出通过适应自回归模型构建文本扩散模型，展示了自回归与扩散建模目标之间的联系，并介绍了一种持续预训练方法。实验结果表明，转换后的模型在语言建模和推理基准上表现优异，超越了早期的DLMs，并与自回归模型竞争。
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关键要点
- 扩散语言模型（DLMs）旨在克服自回归模型的局限性。
- 当前的DLMs在规模上较小，缺乏与自回归模型的公平比较。
- 提出通过适应自回归模型来构建文本扩散模型。
- 展示了自回归与扩散建模目标之间的联系。
- 介绍了一种简单的持续预训练方法来训练扩散模型。
- 实验结果表明，转换后的模型在语言建模和推理基准上表现优异，超越了早期的DLMs。
- 发布了一系列DLMs（127M-355M-7B），能够生成流畅文本，进行上下文学习，填补中间内容，并遵循指令。
❓
延伸问答
扩散语言模型（DLMs）有什么优势？
扩散语言模型旨在克服自回归模型的局限性，能够生成流畅文本并进行上下文学习。
如何将自回归模型适应为扩散模型？
通过适应自回归模型并引入简单的持续预训练方法，可以构建文本扩散模型。
实验结果显示转换后的模型表现如何？
实验结果表明，转换后的模型在语言建模和推理基准上表现优异，超越了早期的DLMs。
扩散语言模型的参数范围是什么？
发布的扩散语言模型参数范围从127M到7B不等。
扩散语言模型在生成文本时有哪些能力？
扩散语言模型能够生成流畅文本、进行上下文学习、填补中间内容并遵循指令。
为什么当前的DLMs与自回归模型缺乏公平比较？
当前的DLMs在规模上较小，尚未进行充分的比较。
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