提出基于特征空间MMD的扩散语言模型后训练方法
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提出基于特征空间MMD的扩散语言模型后训练方法
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AI 综述
研究人员提出了一种针对扩散语言模型的后训练方法，通过在冻结预训练模型的特征空间中最小化生成分布与参考分布之间的最大平均差异来优化模型。 该方法在单次提取器运行中保留每个词位的上下文特征，从而可以从单条序列中获得多个观测值，并使用策略梯度优化离散模型，或通过生成的潜在变量直接微分优化连续模型。
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最新进展10月5日 04:00
Representation-Space MMD for Diffusion Language Models报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- Hugging Face · 每日论文Representation-Space MMD for Diffusion Language Models
本文提出一种针对扩散语言模型（DLMs）的后训练方法，通过在冻结预训练模型的特征空间中最小化生成分布与参考分布之间的最大平均差异（MMD）。该方法在单次提取器运行中保留每个词位的上下文特征，从而从单条序列中获得多个观测值，并使用策略梯度优化离散模型，通过生成的潜在变量直接微分优化连续模型。
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