ILRR：マスク型拡散言語モデルのための推論時制御手法

要約

離散拡散言語モデル（DLM）において、推論時に生成内容を制御する新手法「ILRR」が提案されました。これは学習不要なフレームワークで、生成中の内部活性化状態を単一の参照シーケンスに動的に合わせることで、感情などの属性を制御します。計算負荷を抑えつつ、従来手法より高い属性精度と生成品質を両立しています。

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