與 AR 模(mó )型不同,dLLMs 不遵循序列對數(shù)概率的順序分解(jiě )。同時,每個 token 的對數(shù)概率計(jì)算成本也很高(gāo ),因(yīn )為解碼過程中需要多(duō )次調(diào)用掩(yǎn )碼預(yù)(yù )測器(qì ) f_θ?;?yú )此,該(gāi )研究提出了一個高(gāo )效的對數(shù)概率估計(jì)器。
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