舍弃自回归，离散扩散语言模型如何演化？NUS综述解构技术图谱与应用前沿

主要观点总结

本文介绍了离散扩散模型在大型语言和多模态模型中的应用。文章详细介绍了离散扩散模型的理论基础，如离散扩散语言模型（dLLMs）和离散扩散多模态语言模型（dMLLMs）。此外，文章还讨论了离散扩散模型在各种领域的应用，包括文本生成、自然语言处理、图像生成和多模态任务等。文章总结了最新的技术和训练方法，并探讨了离散扩散模型的发展方向。

关键观点总结

关键观点1: 离散扩散模型的理论基础

介绍了离散扩散模型的核心概念和理论基础，包括离散扩散语言模型（dLLMs）和离散扩散多模态语言模型（dMLLMs）的定义、原理和应用。

关键观点2: 离散扩散模型的分类

根据模型的规模和用途，将离散扩散模型分为轻量级模型、大规模dLLM、多模态扩展和统一生成模型等几类。

关键观点3: 离散扩散模型的训练与推理技术

详细介绍了离散扩散模型的训练技术和推理技术，包括各种训练机制如初始化机制、互补掩码策略、掩码调度函数等，以及推理技术如Unmasking策略、Remasking技术、缓存机制和Guidance技术等。

关键观点4: 离散扩散模型的应用和发展方向

介绍了离散扩散模型在文本生成、自然语言处理、图像生成和多模态任务等领域的应用，并探讨了其未来的发展方向。

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