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Une méthode de post-entraînement réduit le MMD pour les modèles de langage à diffusion
1 sourcemis à jour il y a 1 jpertinence 3,0 sur5
L’essentiel
La méthode obtient une perplexité générative plus basse à entropie comparable sur OpenWebText. Sur les modèles DMax-LLaDA2.0 de 16 milliards de paramètres, le parallélisme du décodage augmente à précision similaire ou supérieure.
Propagation1 article, publié par HF Daily Papers le 6 oct..
Les sources
1 article
HF Daily PapersCommunauté : fiche de la sourceSource primaire
Hugging FaceIlya Drobyshevskiy, Ilia Sudakov, Maksim Semenov et al.huggingface.co
Representation-Space MMD for Diffusion Language Models (site externe)
We introduce a post-training method for diffusion language models (DLMs) that minimizes Maximum Mean Discrepancy (MMD) between generated and reference distributions in the feature space of a frozen pretrained DLM.
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