释放双眼，带上耳机，听听看~！
一种高效的遮蔽扩散语言模型。
MDLM官网链接地址：https://s-sahoo.com/mdlm/
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MDLM 介绍
遮蔽扩散语言模型（MDLM）是一种创新的语言模型，利用遮蔽和扩散机制生成高品质文本数据。MDLM采用改进的训练方法和简化的目标函数，提高了遮蔽扩散模型的性能，使其在语言建模基准测试中达到新的最佳状态，并接近自回归模型的困惑度。
MDLM用户群体
MDLM适用于需要生成高品质文本数据的研究人员和开发者，特别是在长文本生成、可控文本生成和快速采样方面有需求的场景。例如，自然语言处理领域的研究人员可以利用MDLM改进他们的语言模型，提高文本生成的质量和效率。
研究人员利用MDLM进行长文本的自动摘要生成。
开发者使用MDLM在聊天机器人中生成更加自然和流畅的对话。
教育机构采用MDLM生成教学材料和课程内容。
MDLM的核心功能
- 使用加权平均遮蔽交叉熵损失进行训练。
- 与自回归方法相比，MDLM的目标对应于一个原理性的变分下界。
- 支持通过祖先采样进行文本生成。
- 在One Billion Words基准测试中表现出较低的困惑度。
- 通过现代工程实践训练的MDLM在语言建模中达到了新的最佳状态。
- MDLM可以训练编码器仅语言模型，允许高效的采样器。
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