Diffusion models approach AR quality and improve inference speed

Diffusionssprachmodelle erzielen nun erhebliche Durchsatzsteigerungen und verringern den Abstand zu autoregressiven Decodern bei der Inferenzgeschwindigkeit. Neue Introspektive Diffusionssprachmodelle (I-DLM) beheben frühere Probleme der introspektiven Konsistenz und ineffizienter Sampling-Schleifen, wodurch sowohl Qualität als auch Latenz verbessert werden.