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Una encuesta sobre la generación de texto paralelo: de la decodificación paralela a los modelos de lenguaje de difusión
Created by
Haebom
Autor
Lingzhe Zhang, Liancheng Fang, Chiming Duan, Minghua He, Leyi Pan, Pei Xiao, Shiyu Huang, Yunpeng Zhai, Xuming Hu, Philip S. Yu, Aiwei Liu
Describir
Este artículo presenta una investigación sistemática de métodos de generación de texto paralelo para modelos lingüísticos a gran escala (LLM). La generación de texto autorregresiva (AR) convencional presenta la limitación de su baja velocidad debido a su generación secuencial token a token. Para superar esta limitación, han surgido métodos de generación de texto paralelo. Este artículo clasifica los métodos de generación de texto paralelo basados y no basados en AR y analiza sus ventajas y desventajas teóricas en términos de velocidad, calidad y eficiencia. Además, examinamos el potencial combinatorio de diversos métodos y los comparamos con otras estrategias de aceleración. Presentamos desarrollos recientes, desafíos pendientes y futuras líneas de investigación. También publicamos un repositorio de GitHub con artículos y materiales relacionados.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Proporciona una clasificación y análisis sistemáticos de métodos de generación de texto paralelo para mejorar la comprensión de la investigación relacionada.
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Análisis comparativo de los pros y contras de varios métodos de generación de texto paralelo en términos de velocidad, calidad y eficiencia para ayudar a seleccionar el método óptimo.
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Contribuir al desarrollo de la tecnología de generación de texto paralelo sugiriendo futuras direcciones de investigación.
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Mejore la accesibilidad de la investigación proporcionando un repositorio de GitHub que organice materiales relevantes.
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Limitations:
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Es posible que el esquema de clasificación presentado en este artículo no cubra exhaustivamente todos los métodos de generación de texto paralelo.
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Dado que esto se basa en un análisis teórico y no en resultados reales de implementación y evaluación del desempeño, puede haber diferencias con el desempeño real.
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Aunque refleja las últimas tendencias de investigación, es posible que surjan nuevas metodologías después de su publicación.
