HMDLM：引入层级优先级的掩码扩散语言模型，困惑度显著下降
原文标题：Hierarchical Masked Diffusion Language Models
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论文提出层级掩码扩散语言模型 HMDLM，为每个 token 位置附加层级标签，分两阶段预测层级分布与 token 分布，并让各层级拥有独立噪声调度。在 LM1B 上困惑度较 ADLM 降低逾 1.5 点，WikiHow 上最多降 7 点，数独求解准确率最高提升 8.6 个百分点。
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HMDLM 为 token 位置加层级标签并分两阶段预测，LM1B 困惑度较 ADLM 降逾 1.5 点。
- •每个 token 位置附带层级标签，训练数据中已有，额外标注为零或极少
- •两阶段生成：先预测掩码位置的层级分布，再以其为条件预测 token 分布
- •各层级拥有独立噪声调度，形成先揭示高优先级位置的可控偏好，解码仍完全并行
- •WikiHow 困惑度最多降 7 点，数独求解准确率最高提升 8.6 个百分点
为什么重要：为掩码扩散模型补上「先解哪里」的显式顺序信号，标题引导正文、数独已知格引导难格这类任务可直接受益。
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