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基于变换器的自回归流在连续空间中的灵活语言建模
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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
本文介绍了一种新的语言建模框架TarFlowLM，该框架利用基于变换器的自回归正则化流，将离散标记空间转变为连续潜在空间。此方法增强了模型的灵活性，支持双向上下文捕捉和分块生成，能够处理复杂的潜在依赖关系。实验结果表明，该框架在语言建模基准上表现优异，展现了其灵活的建模能力。
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关键要点
- TarFlowLM是一种新的语言建模框架，利用基于变换器的自回归正则化流，将离散标记空间转变为连续潜在空间。
- 该框架增强了模型的灵活性，支持双向上下文捕捉和分块生成。
- TarFlowLM能够处理复杂的潜在依赖关系，展现出强大的建模能力。
- 实验结果表明，该框架在语言建模基准上表现优异，具有良好的似然性能。
❓
延伸问答
TarFlowLM框架的主要特点是什么？
TarFlowLM框架利用基于变换器的自回归正则化流，将离散标记空间转变为连续潜在空间，增强了模型的灵活性。
TarFlowLM如何支持双向上下文捕捉？
该框架通过堆叠交替方向的自回归变换来捕捉全局双向上下文。
TarFlowLM在语言建模基准上的表现如何？
实验结果表明，TarFlowLM在语言建模基准上表现优异，具有良好的似然性能。
TarFlowLM如何处理复杂的潜在依赖关系？
TarFlowLM通过新提出的混合耦合变换来捕捉潜在空间中的复杂依赖关系。
TarFlowLM的生成过程有什么灵活性？
该框架支持分块生成和灵活的标记补丁大小，允许多层次的生成过程。
为什么要将语言建模从离散标记空间转变为连续潜在空间？
这种转变可以提供新的建模灵活性，允许更复杂的上下文捕捉和生成方式。
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