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迷失在插值中:为什么预测性反馈在扩散语言模型中失效

arXiv cs.CL · 5天前 缓存

本文分析了掩码扩散语言模型(MDLMs)的嵌入空间,发现其呈超球面几何结构,导致线性插值并非最优。作者引入了球面软掩码(S-SM),在超球面上使用SLERP和Fréchet均值,相较于之前的软掩码方法,在MAUVE和困惑度指标上均有提升。

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