Discrete Tilt Matching

Discrete Tilt Matching (DTM) est une nouvelle méthode sans vraisemblance pour l'affinage des grands modèles linguistiques de diffusion masqués (dLLMs), résolvant l'intractabilité des vraisemblances marginales. Cette approche reformule l'affinage en correspondance au niveau de l'état et utilise un objectif d'entropie croisée pondérée avec des variables de contrôle, démontrant des gains importants sur des tâches comme Sudoku et Countdown.