NCM并行生成文本并提速最高31倍
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NCM并行生成文本并提速最高31倍
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AI 综述
Hermann Kumbong提出两阶段粗到细文本生成框架Next-Concept Modeling（NCM）：先以多尺度残差VQ-VAE把文本编码为分层离散码，再由Transformer逐层并行预测同一层全部代码。实验显示，NCM在LM1B上取得更低生成困惑度并提速21倍，在OpenWebText上提速10倍，在XSum上以31倍速度达到最强扩散语言模型的ROUGE-L水平。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展11月9日 15:20
Next-Concept Modeling：快速并行的由粗到细文本生成报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月9日
- Hacker NewsNext-Concept Modeling：快速并行的由粗到细文本生成
论文提出 Next-Concept Modeling（NCM），以多尺度残差 VQ-VAE 和 Transformer 实现由粗到细的并行文本生成。NCM 在 LM1B 上取得更优的生成困惑度并快 $21\times$，在 OpenWebText 上快 $10\times$，在 XSum 上以 $31\times$ 的速度匹配最强 DLM 的 ROUGE-L。
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