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信息扩散：对非自回归文本生成的信息熵感知扩散过程
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种自条件嵌入扩散机制，可用于条件和非条件文本生成。该模型能够学习灵活和可扩展的扩散模型，生成的样本与标准自回归语言模型相当，且推断时间更高效。该研究为文本扩散模型的规模扩大和性能提高铺平了道路。
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关键要点
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提出了一种自条件嵌入扩散机制，用于条件和非条件文本生成。
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该模型能够学习灵活和可扩展的扩散模型。
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生成的样本与标准自回归语言模型相当。
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在推断时间上更高效，特别是在加速器硬件上。
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为文本扩散模型的规模扩大和性能提高铺平了道路。
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