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CoDR：面向扩散语言模型的免训练置信漂移重掩码
研究者提出 CoDR（Confidence Drift Remasking），一种免训练、与采样器无关的细化方法，用于掩码扩散语言模型。CoDR 通过 k 分区探测估计已提交 token 的置信漂移，仅对模型不再认可的 token 重新掩码并生成。在两个骨干、四个推理与编码任务、三个采样器上均提升…
arXiv NLP25 天前
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研究者提出 CoDR（Confidence Drift Remasking），一种免训练、与采样器无关的细化方法，用于掩码扩散语言模型。CoDR 通过 k 分区探测估计已提交 token 的置信漂移，仅对模型不再认可的 token 重新掩码并生成。在两个骨干、四个推理与编码任务、三个采样器上均提升…