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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 (MLL). Afin de surmonter les limitations de vitesse des méthodes de génération de texte autorégressives (AR) existantes, nous les classons en deux catégories : AR et non AR, et analysons en détail les technologies de base de chaque méthode. Nous évaluons leurs avantages et inconvénients théoriques en termes de vitesse, de qualité et d'efficacité, et examinons leur potentiel de combinaison et de comparaison avec d'autres stratégies d'accélération. Enfin, nous présentons les avancées récentes, les défis majeurs et les axes de recherche futurs, et publions un dépôt GitHub contenant les articles et documents connexes.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Nous fournissons une classification et une analyse systématiques des méthodes de génération de texte parallèle, suggérant des orientations de recherche futures.
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L’analyse comparative des avantages et des inconvénients des méthodes basées sur la RA et non basées sur la RA en termes de rapidité, de qualité et d’efficacité aide à sélectionner la méthode optimale.
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Augmentez l'accessibilité grâce à un référentiel GitHub qui organise les documents de recherche connexes.
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Limitations:
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Le schéma de classification présenté dans cet article peut ne pas couvrir toutes les méthodes de génération de texte parallèle.
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En raison du manque d’analyse comparative expérimentale des différentes méthodes, il peut ne pas être possible de présenter clairement les différences de performances réelles.
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À Mesure que de nouvelles méthodes de génération de texte parallèle continuent d’émerger, le contenu de cet article peut rapidement devenir obsolète.
