Modelo de Difusión Multilingüe
Un Modelo de Difusión Multilingüe adapta el marco probabilístico de difusión de eliminación de ruido para que funcione en múltiples idiomas, permitiendo la generación de texto multilingüe, la traducción y la síntesis de contenido independiente del idioma. Al condicionar en representaciones multilingües, el proceso de difusión aprende un espacio latente compartido que abarca límites lingüísticos, produciendo resultados de alta calidad tanto para idiomas de bajos como de altos recursos.
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Fuentes
- Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. link ↗
- Gong, S., Li, M., Feng, J., Wu, Z., & Kong, L. (2023). DiffuSeq: Sequence to Sequence Text Generation with Diffusion Models. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Diffusion Model for Text and Cross-Lingual Generation. ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/multilingual-diffusion-model
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