Machine learningDeep learning / NLP / CV
다국어 확산 모델
다국어 확산 모델은 노이즈 제거 확산 확률 프레임워크를 여러 언어에 걸쳐 작동하도록 조정하여, 언어 간 텍스트 생성, 번역, 언어 불변 콘텐츠 합성을 가능하게 합니다. 다국어 표현에 조건을 부여함으로써, 확산 과정은 언어 경계를 넘나드는 공유 잠재 공간을 학습하여 저자원 언어와 고자원 언어 모두에 대해 고품질의 결과물을 생성합니다.
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출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Diffusion Model for Text and Cross-Lingual Generation. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/multilingual-diffusion-model
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