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DiffuCoder:理解和改进代码生成的掩模扩散模型

DiffuCoder: Understanding and Improving Masked Diffusion Models for Code Generation

扩散大语言模型 (dLLM) 是自回归 (AR) 模型的引人注目的替代品,因为它们的去噪模型在整个序列上运行。 dLLM 的全局规划和迭代细化功能对于代码生成特别有用。然而,目前 dLLM 在编码方面的训练和推理机制仍有待探索。为了揭开 dLLM 解码行为的神秘面纱并释放其编码潜力,我们系统地研究了它们的去噪过程和强化学习 (RL) 方法。我们在 130B 上训练 7B dLLM,\textbf{DiffuCoder}...

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