large-language-diffusion-models

本文首次系统研究了大型语言扩散模型（LLDMs）的不确定性量化（UQ），提出了从迭代去噪过程中衍生的轻量级零样本不确定性信号，并表明LLDMs能够在实现快速推理的同时，提供可靠的幻觉检测，与基于采样的基线方法相比，计算开销降低高达100倍。