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扩散语言模型：随着规模和指导微调可执行多种任务
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究论文探讨了离散领域中扩散模型的应用，将其作为生成算法的辅助方法。通过在预训练的编码器-解码器模型的潜在空间中学习连续的潜在扩散模型，演示了其在生成文本方面的有效性。潜在扩散模型优于自回归基线，并支持可控的生成。
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关键要点
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该研究论文探讨了扩散模型在离散领域（如语言）的应用。
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提出将扩散模型作为基于预训练语言模型的生成算法的辅助方法。
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通过在预训练的编码器-解码器模型的潜在空间中学习连续的潜在扩散模型。
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演示了潜在扩散模型在生成文本方面的有效性。
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潜在扩散模型在生成新颖文本方面优于自回归基线。
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潜在扩散模型支持可控的生成。
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