ReLaDrift：用漂移模型做循环语言生成
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ReLaDrift：用漂移模型做循环语言生成
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AI 综述
Yuki Otsuka 等作者提出 ReLaDrift 循环语言生成方法：用共享的 Drifting Model 从噪声生成初稿，再在连续隐空间中迭代精炼，使测试时计算量与生成质量之间可以权衡。 训练时随机采样轮数，只在最后一轮施加 drifting loss，并截断前序轮梯度，使反向传播只需一轮。作者称，在 Sudoku Hard 和 GSM8K 上，该方法与扩散模型、流式语言模型等迭代生成方法表现相当或更优。
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最新进展10月19日 12:00
ReLaDrift：用漂移模型实现循环语言生成以支持测试时扩展报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- arXiv cs.CLReLaDrift：用漂移模型实现循环语言生成以支持测试时扩展
ReLaDrift 提出用共享 Drifting Model 从噪声生成初稿，并在连续隐空间中迭代精炼，从而实现测试时计算与生成质量之间的权衡。训练时随机采样轮数、仅在最后一轮施加 drifting loss 并截断前序轮梯度，使反向传播只需一轮。在 Sudoku Hard 和 GSM8K 上，其表现与扩散及流式语言模型等迭代生成方法相当或更优。
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