【新智元导读】扩散建模+自回归，打通文本生成任督二脉！这一次，来自康奈尔、CMU等机构的研究者，提出了前所未有的「混合体」——Eso-LM。有人惊呼：「自回归危险了。」 研究者还发现，BD3-LMs 在低采样步数下性能下降，而新方法在低计算量（NFE）场景下与离散扩散模型相当，在高计算量场景下与自回归模型相当。 它融合了自回归模型与扩散模型的优势：在支持可变长度生成的同时，利用KV缓存和并行采样提升推理效率，从而克服两种传统方法的局限性—— 与BD3-LM不同，Eso-LM (B)允许在两个阶段使用统一的KV缓存，蓝色边框框住了正在构建KV缓存的transformer单元；当单元的KV缓存构建完成时，该单元变成蓝色。 混合训练：Eso-LM在训练时一半数据采用AR风格（干净的上下文预测下一个单词），另一半采用扩散风格（打乱输入，部分掩码，逐步去噪）。 具体生成过程为：首先，掩码扩散模型生成一个部分掩码的序列，然后自回归模型以从左到右的方式完成剩余的解掩码步骤，生成条件分布。 实验结果表明，在LM1B和OWT基准测试中，Eso-LM模型实现了扩散模型的最优困惑度表现，同时在掩码扩散模型(MDM)与自回归模型(AR)的困惑度区间实现了更精细的插值调控(见表1和表2)。
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