확산 언어 모델(Diffusion Language Models, DLMs)은 텍스트 생성 모델링을 위한 새로운 패러다임으로 주목받고 있다. 이 모델은 자기 회귀(Autoregressive, AR) 모델의 한계를 극복할 수 있는 잠재력을 지니고 있지만, 현재의 DLMs는 AR 모델에 비해 작은 규모에서 연구되어 왔고, 언어 모델 벤치마크에서 공정한 비교가 부족한 상황이다. 더불어 대규모에서 DLMs를 처음부터 훈련시키는 것은 여전히 어려운 과제로 남아 있다. 이러한 상황에서, 연구진은 오픈 소스 AR 언어 모델의 보급으로부터 출발하여 이러한 모델들을 적응시켜 텍스트 확산 모델을 구축하는 방법을 제안했다. 이를 통해 AR 모델과 확산 모델의 목표 사이의 연결점을 시연하며, 새로운 접근 방식을 제시하고 있다. 이 연구는 확산 언어 모델의 확장과 향후 연구에 새로운 가능성을 제시하고 있으며, AR 모델과 DLMs 간의 관계를 더 깊이 이해하고자 하는 연구자들에게 중요한 시사점을 제공하고 있다.

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확산 언어 모델(Diffusion Language Models, DLMs)은 텍스트 생성 모델링을 위한 새로운 패러다임으로 주목받고 있다. 이 모델은 자기 회귀(Autoregressive, AR) 모델의 한계를 극복할 수 있는 잠재력을 지니고 있지만, 현재의 DLMs는 AR 모델에 비해 작은 규모에서 연구되어 왔고, 언어 모델 벤치마크에서 공정한 비교가 부족한 상황이다. 더불어 대규모에서 DLMs를 처음부터 훈련시키는 것은 여전히 어려운 과제로 남아 있다. 이러한 상황에서, 연구진은 오픈 소스 AR 언어 모델의 보급으로부터 출발하여 이러한 모델들을 적응시켜 텍스트 확산 모델을 구축하는 방법을 제안했다. 이를 통해 AR 모델과 확산 모델의 목표 사이의 연결점을 시연하며, 새로운 접근 방식을 제시하고 있다. 이 연구는 확산 언어 모델의 확장과 향후 연구에 새로운 가능성을 제시하고 있으며, AR 모델과 DLMs 간의 관계를 더 깊이 이해하고자 하는 연구자들에게 중요한 시사점을 제공하고 있다.

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