Multilingual Diffusion Model
A Multilingual Diffusion Model adapts the denoising diffusion probabilistic framework to work across multiple languages, enabling cross-lingual text generation, translation, and language-agnostic content synthesis. By conditioning on multilingual representations, the diffusion process learns a shared latent space that spans linguistic boundaries, producing high-quality outputs for low- and high-resource languages alike.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. · URL
- 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). · URL
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.