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新方法PSF实现并行语言生成

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AI 综述

Jinjin He等作者提出名为 Predictive-State Flows(PSF)的并行语言生成方法:将序列划分为若干块,每块对应一个仅由前文计算出的预测状态,再由块因果解码器并行生成所有块。 据该研究描述,这一设计把扩散过程从 L 个 token 级状态减少到 K << L 个预测状态,从而降低并行生成中的状态数量。该结论来自作者在论文中的表述。

AI 根据报道生成 · 59 分钟前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月12日
  1. arXiv cs.CL
    重新思考扩散与解码的角色:面向并行语言生成的 Predictive-State Flows

    研究提出 Predictive-State Flows(PSF),将序列划分为块,由 rectified-flow 先验生成仅依赖前文的预测状态,再由块因果解码器并行生成所有块,把扩散从 L 个 token 级状态降到 K << L 个预测状态。

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