大型语言扩散模型官网 – 基于扩散技术的文本生成模型

大型语言扩散模型采用扩散技术，通过逐渐掩码输入部分文本并加噪，模型学习一次性预测被掩码内容以恢复原始文本。该技术不同于传统的逐步（自回归）方法，能够同时预测多个标记，解决传统语言模型无法逆向生成内容的问题，并在多个测试中表现优异，超过Llama-2 7B，与Llama-3 8B相当。

大型语言扩散模型的特点:

1. 解决传统语言模型无法逆向生成内容的问题
2. 可以同时预测多个标记
3. 避免长文本生成低效问题
4. 在多个测试中超过Llama-2 7B，与Llama-3 8B相当

大型语言扩散模型的功能:

1. 文本生成任务
2. 完形填空类型的应用
3. 提高长文本生成的效率

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