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研究提出GRAFT改善连续扩散语言模型长尾词生成
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AI 综述
针对连续扩散语言模型因罕见词生成率过低导致的词汇长尾崩溃问题，研究人员提出了一种免训练方法 GRAFT，为该类模型补齐了离散采样接口。该方法在模型的未决阶段提前锁定易被平均值稀释的罕见词，并在固定这些词后重新生成完整序列。在 ELF 与 LangFlow 上的评测显示，GRAFT 将罕见词生成占比从人类水平的 0.42-0.77x 恢复至 0.82-1.10x，相对提升了 34-109%。
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最新进展10月22日 12:00
研究人员提出免训练方法GRAFT，通过补齐离散采样接口缓解连续扩散语言模型的词汇长尾崩溃问题。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- arXiv 自然语言处理GRAFT：为连续扩散语言模型重建缺失的采样接口
研究人员提出免训练方法 GRAFT，为连续扩散语言模型补齐离散采样接口，解决罕见词生成率过低的词汇长尾崩溃问题。该方法在模型未决阶段提前锁定易被平均值稀释的罕见词，并在固定这些词后重新生成完整序列。在 ELF 与 LangFlow 上的测试显示，GRAFT 将罕见词生成占比从人类水平的 0.42-0.77x 恢复至 0.82-1.10x，相对提升 34-109%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。