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Une étude sur la génération de texte parallèle : du décodage parallèle aux modèles de langage de diffusion
Created by
Haebom
Auteur
Lingzhe Zhang, Liancheng Fang, Chiming Duan, Minghua He, Leyi Pan, Pei Xiao, Shiyu Huang, Yunpeng Zhai, Xuming Hu, Philip S. Yu, Aiwei Liu
Contour
Cet article présente une étude systématique des méthodes de génération de texte parallèle pour les modèles de langage à grande échelle (MLH). La génération de texte autorégressive (AR) conventionnelle souffre d'une lenteur limitée par sa génération séquentielle jeton par jeton. Pour surmonter cette limitation, des méthodes de génération de texte parallèle ont émergé. Cet article catégorise les méthodes de génération de texte parallèle, basées et non basées sur l'AR, et analyse leurs avantages et inconvénients théoriques en termes de rapidité, de qualité et d'efficacité. De plus, nous examinons le potentiel combinatoire de différentes méthodes et les comparons à d'autres stratégies d'accélération. Nous présentons les développements récents, les défis non résolus et les orientations de recherche futures. Nous publions également un dépôt GitHub contenant des articles et des documents connexes.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Fournit une classification et une analyse systématiques des méthodes de génération de texte parallèle pour améliorer la compréhension des recherches connexes.
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Analyse comparative des avantages et des inconvénients de différentes méthodes de génération de texte parallèle en termes de vitesse, de qualité et d'efficacité pour aider à sélectionner la méthode optimale.
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Contribuer au développement de la technologie de génération de texte parallèle en suggérant des orientations de recherche futures.
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Améliorez l’accessibilité à la recherche en fournissant un référentiel GitHub qui organise les documents pertinents.
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Limitations:
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Le système de classification présenté dans cet article peut ne pas couvrir de manière exhaustive toutes les méthodes de génération de texte parallèle.
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ÉTant donné que ces données sont basées sur une analyse théorique et non sur des résultats réels de mise en œuvre et d’évaluation des performances, il peut y avoir des différences par rapport aux performances réelles.
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Bien qu’il reflète les dernières tendances de recherche, de nouvelles méthodologies peuvent émerger après la publication de l’article.
