连续扩散与流匹配模型有望成为语言建模中自回归方法的有力替代,可解锁加速采样与倾斜等连续模态优势。近期研究通过高斯分布与one-hot编码数据分布间的简单流匹配过程,实现离散数据的连续生成,并借助分类流映射(CFMs)验证了加速采样的可行性,样本质量具有竞争力。
查看原文:https://machinelearning.apple.com/research/scaling-categorical-flow-maps
来源:Apple Machine Learning Research(RSS)
连续扩散与流匹配模型有望成为语言建模中自回归方法的有力替代,可解锁加速采样与倾斜等连续模态优势。近期研究通过高斯分布与one-hot编码数据分布间的简单流匹配过程,实现离散数据的连续生成,并借助分类流映射(CFMs)验证了加速采样的可行性,样本质量具有竞争力。
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