최근 몇 달간, 이미지와 같은 연속 데이터에 대해 설계된 확산 모델을 자연어 처리 작업에 적용하는 관심이 증가하고 있습니다. 이는 텍스트 생성을 노이즈 제거 과정으로 취급하는 이산 확산 언어 모델(DLMs)의 개발로 이어졌습니다. 전통적인 자기회귀 모델과 달리, DLMs는 병렬 디코딩을 가능하게 하며 더 나은 제어를 제공합니다. 이 모델은 텍스트 생성의 효율성과 조절 가능성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 연구 결과는 싱가포르 국립대학(National University of Singapore)의 연구진에 의해 발표되었습니다.

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