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ALoDLM:自适应循环扩散语言模型
研究者提出 ALoDLM,用 token 自适应潜在循环替代扩散语言模型(DLM)中均匀的计算深度分配,让难预测的 token 获得更多迭代精修。该方法将 token 级计算调度建模为隐变量并推导条件 NELBO 进行联合训练,在 1.7B 与 8B 两个规模上训练。在 11 项基准上,ALoDL…
arXiv cs.AI27 天前
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研究者提出 ALoDLM,用 token 自适应潜在循环替代扩散语言模型(DLM)中均匀的计算深度分配,让难预测的 token 获得更多迭代精修。该方法将 token 级计算调度建模为隐变量并推导条件 NELBO 进行联合训练,在 1.7B 与 8B 两个规模上训练。在 11 项基准上,ALoDL…