教程讲解扩散语言模型生成原理及其与 GPT 的差异

Machine Learning Mastery 发布教程，讲解扩散语言模型通过迭代去噪、逐步揭示掩码位置来生成文本的原理，并与 GPT 式自回归逐词生成进行对比。 文章介绍了前向/逆向扩散过程，以及用 [MASK] 替换令牌的离散文本适配方法；推理时涉及置信度提交与 revision 机制。教程同时指出令牌依赖、采样预算、变长输出和 KV 缓存等仍是该类模型待解决的挑战。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。