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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