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残差コンテキスト拡散言語モデル

Apple Machine Learning は、拡散大規模言語モデル（dLLMs）において、破棄されたトークンの計算を再利用する手法を示し、並列デコードの効率性を向上させる研究を発表した。

Apple Machine Learning は、拡散型大規模言語モデル（dLLMs）の推論効率を高めるため、トークンのアンマスキング順序を決定する新しい学習手法を提案した。これにより、サンプル品質と処理速度の向上が期待される。