AutoIndexer：通过编辑链训练因果模型实现灵活顺序解码
原文标题：AutoIndexer: Flexible-Order Decoding by Training Causal Models on Chains of Edits
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论文提出 AutoIndexer，一种模拟「编辑链」的生成模型训练与解码机制，允许模型通过插入、替换和删除 token 事后灵活修改先前输出。模型学习预测编辑的开闭标记 token 并移动光标，类似文本编辑器。该方法具备多数自回归与扩散模型缺乏的生成后上下文编辑能力，且不损害标准基准表现。
- 问题
- 自回归解码无法事后修改已生成内容，难以处理非因果顺序数据。
- 方法
- 训练模型预测编辑标记与光标移动，模拟插入/替换/删除的编辑链，用逆编辑扰动构造训练序列。
- 结果
- 具备生成后上下文编辑能力，且不损害标准LLM基准表现。
- 影响
- 为代码纠错等需回改输出的场景提供新解码范式，无需重生成整段。
机构：Autodesk
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