Modèle de diffusion multilingue
Un modèle de diffusion multilingue adapte le cadre probabiliste de diffusion par débruitage pour fonctionner sur plusieurs langues, permettant la génération de texte interlingue, la traduction et la synthèse de contenu indépendant de la langue. En conditionnant sur des représentations multilingues, le processus de diffusion apprend un espace latent partagé qui transcende les frontières linguistiques, produisant des résultats de haute qualité pour les langues peu et très dotées en ressources.
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Diffusion Model for Text and Cross-Lingual Generation. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/multilingual-diffusion-model
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