扩散大语言模型
token危机解决?扩散模型数据潜力3倍于自回归,重训480次性能仍攀升
token 危机终于要不存在了吗? 近日,新加坡国立大学 AI 研究者 Jinjie Ni 及其团队向着解决 token 危机迈出了关键一步。 在当前大语言模型(LLM)的持续发展中,面临的挑战之一是可用的高质量训练文本数据(tokens)即将枯竭,并成为限制模型性能持续提升的关键瓶颈。
扩散LLM推理新范式:打破生成长度限制,实现动态自适应调节
随着 Gemini-Diffusion,Seed-Diffusion 等扩散大语言模型(DLLM)的发布,这一领域成为了工业界和学术界的热门方向。 但是,当前 DLLM 存在着在推理时必须采用预设固定长度的限制,对于不同任务都需要专门调整才能达到最优效果。 为了解决这一本质的问题,香港中文大学 MMLab,上海 AI 实验室等提出 DAEDAL,赋予 DLLM 可以根据问题的具体情况自主调整回答长度的能力,弥补了 DLLM 与自回归 LLM 的关键差距,为更灵活、高效、强大的扩散大语言模型打下了基石。
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