Remask, Don't Replace: Token-to-Mask Refinement in Masked Diffusion Language Models

Este artículo propone una nueva técnica, Token-to-Mask (T2M) remasking, para refinar modelos de lenguaje de difusión enmascarados como LLaDA2.1. El método aborda las deficiencias de la edición Token-to-Token (T2T) al restablecer los tokens sospechosos a un estado de máscara, permitiendo una predicción más precisa.