與 AR 模(mó )型不同,dLLMs 不遵循(xún )序列對(duì)數(shù)概率的順序分解。同時(shí),每個(gè) token 的對(duì)數(shù)概率計(jì)算成本也很高,因(yīn )為(wéi )解碼過程中(zhōng )需要多次調(diào)用掩碼預(yù)測器 f_θ?;?jī )于此,該研(yán )究提出了(le )一個(gè)(gè )高(gāo )效的(de )對(duì)數(shù)概率估計(jì)器。
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