Modello di Diffusione Multilingue
Un Modello di Diffusione Multilingue adatta il framework probabilistico di diffusione per la denoising per operare su più lingue, consentendo la generazione di testo cross-lingua, la traduzione e la sintesi di contenuti agnostici rispetto alla lingua. Condizionando su rappresentazioni multilingue, il processo di diffusione apprende uno spazio latente condiviso che attraversa i confini linguistici, producendo output di alta qualità sia per le lingue a basse che ad alte risorse.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Diffusion Model for Text and Cross-Lingual Generation. ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/multilingual-diffusion-model
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