在自然语言处理（NLP）领域，对生成连贯且可控文本的需求日益增长。传统自回归模型如GPT虽然长期作为行业标准，但存在重复性和低质量输出的问题，主要由于“暴露偏差”现象，即训练与推理过程之间的不匹配导致错误累积。为解决这些问题，2023年秋季我们引入了一种潜在文本扩散模型，该模型结合了非自回归潜在语义扩散与自回归技术，旨在克服现有模型的局限性，提高文本生成的质量和控制能力。

本专栏通过快照技术转载，仅保留核心内容

 

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除