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扩散指导语言建模
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
该研究探讨了扩散模型在语言生成中的应用，提出了自回归扩散（AR-Diffusion）和PLANNER模型，展示了其在生成高质量文本方面的有效性。同时，研究介绍了基于得分熵离散扩散（SEDD）的方法，并评估了其在条件生成中的表现。最终，提出的半自回归SSD-LM模型显示出优于传统自回归模型的性能。
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关键要点
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该研究探讨了扩散模型在语言生成中的应用，提出了将扩散模型作为生成算法的辅助方法。
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自回归扩散（AR-Diffusion）通过动态去噪步骤解决了自然语言中的顺序依赖问题，表现优异。
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PLANNER模型结合自回归生成模型与潜在语义扩散，用于全局控制段落文本生成，生成高质量长篇文本。
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基于得分熵离散扩散（SEDD）的方法被评估为自回归生成的有希望的替代方案，但存在一些不足。
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SSD-LM模型是一种半自回归的扩散语言模型，能够迭代生成文本块，性能优于传统自回归模型。
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延伸问答
扩散模型在语言生成中有什么应用？
扩散模型被提出作为生成算法的辅助方法，能够有效生成高质量文本。
自回归扩散（AR-Diffusion）是如何解决顺序依赖问题的？
自回归扩散通过引入动态去噪步骤来解决自然语言中的顺序依赖问题。
PLANNER模型的主要功能是什么？
PLANNER模型结合自回归生成模型与潜在语义扩散，用于全局控制段落文本生成。
得分熵离散扩散（SEDD）方法的优缺点是什么？
SEDD被评估为自回归生成的有希望替代方案，但在短提示条件生成方面表现稍逊。
SSD-LM模型与传统自回归模型相比有什么优势？
SSD-LM模型能够迭代生成文本块，性能优于传统自回归模型。
扩散语言模型的最新进展有哪些？
最新进展包括构建大规模扩散语言模型Plaid 1B和基于连续扩散的非自回归语言模型Diffusion-LM。
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