Media Summary: In today's session, Keya Hu and Linlu Qiu (MIT) present 大規模言語モデルの主流である自己回帰型とは異なる、「拡散モデル」を用いたテキスト生成の最新研究です。本動画では、連続 ... 画像生成で大成功を収めた拡散モデルを言語生成に応用し、連続空間での計算によって圧倒的な学習効率と高い生成品質を実現 ...
In today's session, Keya Hu and Linlu Qiu (MIT) present 大規模言語モデルの主流である自己回帰型とは異なる、「拡散モデル」を用いたテキスト生成の最新研究です。本動画では、連続 ... 画像生成で大成功を収めた拡散モデルを言語生成に応用し、連続空間での計算によって圧倒的な学習効率と高い生成品質を実現 ...
In today's session, Keya Hu and Linlu Qiu (MIT) present
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大規模言語モデルの主流である自己回帰型とは異なる、「拡散モデル」を用いたテキスト生成の最新研究です。本動画では、連続 ...
画像生成で大成功を収めた拡散モデルを言語生成に応用し、連続空間での計算によって圧倒的な学習効率と高い生成品質を実現 ...
参考文献 Hu, Keya et al. 2026.
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