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Masked Diffusion Language Models (MDLM) 是一种新型的语言模型,它通过遮蔽和扩散机制来生成高质量的文本数据。MDLM 通过改进的训练方法和简化的目标函数,提高了遮蔽扩散模型的性能,使其在语言建模基准测试中达到了新的最佳状态,并接近自回归模型的困惑度。MDLM 的主要优点包括高效的采样器、支持生成任意长度的文本,以及在长程依赖和可控生成方面的优势。
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