ILRR: マスク型拡散言語モデルのための推論時ステアリング手法

要約

離散拡散言語モデル（DLM）の制御を可能にする学習不要なフレームワーク「ILRR」が提案されました。生成過程で内部アクティベーションをリファレンス配列と動的に整合させることで、感情などの高次な意味属性を転送します。計算負荷を抑えつつ、従来手法より属性精度を10〜60%向上させ、高品質なテキスト生成を実現します。

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