并行语言模型 PLM：一次前向生成多个一致 token，突破自回归延迟瓶颈

并行语言模型 PLM 用辅助变量协调多个并行 token 预测，使模型一次前向生成多个 token，同时保持一致性与可训练性。训练覆盖 8000 万至 30 亿参数模型，直接在文本上训练，并与同等规模自回归模型及公开语言模型、扩散模型进行比较。