Diffusion models approach AR quality and improve inference speed

Los modelos de lenguaje de difusión están logrando ganancias significativas de rendimiento y reduciendo la brecha con los decodificadores autorregresivos en la velocidad de inferencia. Los nuevos Modelos de Lenguaje de Difusión Introspectivos (I-DLM) abordan problemas previos de consistencia introspectiva y bucles de muestreo ineficientes, mejorando tanto la calidad como la latencia.