本文介绍了SSD-LM扩散语言模型，采用自条件嵌入扩散机制，提升了文本生成的效率和质量。研究表明，该模型在推断时间上更高效，并能根据指令进行微调，表现优于自回归模型。通过算法改进，成功构建了大规模扩散语言模型Plaid 1B，推动了扩散模型在文本生成中的应用。

本文探讨了扩散模型在文本生成任务中的应用，提出了SeqDiffuSeq和自条件嵌入扩散等改进方法，展示了其在生成质量和推理速度上的优势，表明扩散模型在自然语言处理领域的良好性能。