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文本扩散模型的迁移学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，通过将预训练的自回归模型转换为文本扩散模型，可以在大型语言模型的训练和部署中取得更好的效果。文本扩散模型比自回归解码速度更快，且在多项任务中表现出色。
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关键要点
- 研究探讨文本扩散是否可以替代自回归解码用于大型语言模型的训练和部署。
- 测试了一种轻量级适应过程AR2Diff，将预训练的自回归模型转换为文本扩散模型。
- 训练仅具有前缀LM目标的解码器模型在多项任务中表现最佳。
- 通过AR2Diff对自回归模型进行改进，发现扩散解码的模型在多种情况下表现更好。
- 文本扩散模型的解码速度比自回归模型更快，具有良好的前景。
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