Machine learningDeep learning / NLP / CV

बहुभाषी विसरण मॉडल

एक बहुभाषी विसरण मॉडल (Multilingual Diffusion Model) बहुभाषी पाठ निर्माण, अनुवाद और भाषा-अज्ञेय सामग्री संश्लेषण को सक्षम करते हुए, बहुभाषी पाठ निर्माण के लिए विसरण संभाव्य ढाँचे (denoising diffusion probabilistic framework) को अनुकूलित करता है। बहुभाषी अभ्यावेदन (multilingual representations) पर सशर्त होकर, विसरण प्रक्रिया एक साझा अव्यक्त स्थान (shared latent space) सीखती है जो भाषाई सीमाओं को पार करता है, जिससे निम्न- और उच्च-संसाधन भाषाओं के लिए समान रूप से उच्च-गुणवत्ता वाले आउटपुट उत्पन्न होते हैं।

MethodMind में खोलेंजल्द हीवीडियोजल्द हीDownload slides

पूरी विधि पढ़ें

केवल सदस्यों के लिए

यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।

साइन इन करें

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

स्रोत

  1. Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. link
  2. 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

इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें

ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Diffusion Model for Text and Cross-Lingual Generation. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/multilingual-diffusion-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateMultilingual Diffusion Model (Multilingual Diffusion Model for Text and Cross-Lingual Generation). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/deep-learning/multilingual-diffusion-model · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026