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Este artículo identifica la oscilación temporal en el Modelo de Lenguaje de Difusión a Gran Escala (dLLM) y propone dos métodos para abordarla. El dLLM suele generar texto donde las predicciones intermedias son más precisas que el resultado final. Para abordar este problema, aprovechamos la consistencia temporal. En primer lugar, proponemos una técnica de Votación de Autoconsistencia Temporal que agrega predicciones intermedias sin entrenamiento y selecciona el resultado más consistente. En segundo lugar, proponemos un método de Refuerzo de Consistencia Temporal que utiliza la Entropía Semántica Temporal (TSE) para mejorar la estabilidad de la generación. La eficacia de la metodología propuesta se demuestra en diversos puntos de referencia, mostrando una mejora del 24,7 % con respecto al dLLM existente en el conjunto de datos Countdown.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Destaca la importancia de la dinámica temporal de dLLM, es decir, los cambios a lo largo del tiempo, y sugiere nuevas formas de utilizarlos.
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La votación de autoconsistencia temporal sin método de entrenamiento conduce a un mejor rendimiento en la fase de prueba.
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Logre mejoras de rendimiento significativas en múltiples conjuntos de datos mientras aumenta la estabilidad generacional a través del refuerzo de consistencia temporal.
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Limitations:
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Es posible que no haya una descripción suficiente de la estructura del modelo específico o del método de implementación (basado únicamente en el resumen).
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Es posible que se requiera un análisis comparativo adicional con otros modelos dLLM existentes.
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Se necesitan más investigaciones sobre la generalización de nuevos indicadores como el TSE y su extensibilidad a otros modelos.
