蘋(píng)果與俄亥俄州立大學(xué)研究人員發(fā)布名為FS-DFM的新模型,采用少步離散流匹配技術(shù),僅需8輪快速優(yōu)化即可生成完整長(zhǎng)文本,效果媲美需要上千步驟的擴(kuò)散模型。該模型通過(guò)三步訓(xùn)練法:處理不同優(yōu)化預(yù)算、使用教師模型指導(dǎo)、調(diào)整迭代機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)突破。測(cè)試顯示,參數(shù)量?jī)H1.7億至17億的FS-DFM變體在困惑度和熵值指標(biāo)上均優(yōu)于70-80億參數(shù)的大型擴(kuò)散模型。