BriefGPT - AI 论文速递
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扩散指导语言建模
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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
现代自回归型大型语言模型在自然语言处理基准测试中表现出色，并应用于实际领域。最近提出的基于得分熵离散扩散 (SEDD) 的方法是自回归生成的有希望的替代方案，但也存在一些不足之处。SEDD 在困惑度和基准测试上与自回归模型相匹配，并在推理延迟方面比 GPT-2 高效多达 4.5 倍。然而，在给定短提示的条件生成方面，SEDD 似乎比 GPT-2 稍逊一筹。
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关键要点
- 现代自回归型大型语言模型在自然语言处理基准测试中表现出色并应用于实际领域。
- 自回归训练范式存在一些限制。
- 基于得分熵离散扩散 (SEDD) 的方法是自回归生成的有希望的替代方案。
- SEDD 在困惑度和多个基准测试上与自回归模型相匹配。
- SEDD 在推理延迟方面比 GPT-2 高效多达 4.5 倍。
- 在给定短提示的条件生成方面，SEDD 比 GPT-2 稍逊一筹。
- 复现了原始 SEDD 论文的主要结果。
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