扩散Transformer模型

扩散Transformer模型是一种用于生成式任务的神经网络模型，其主要思想是通过多次迭代来实现序列扩散和信息交换，从而生成高质量的文本。该模型最初是由OpenAI提出的，并已在多个自然语言处理任务中取得了良好的性能。

扩散Transformer模型的核心思想是在每次迭代中，将当前时刻的隐状态向周围时刻进行扩散，并通过自注意力机制来计算每个位置的注意力权重。在扩散的过程中，模型会通过多头注意力机制对输入序列进行编码，并利用位置编码对时序信息进行建模。

在扩散的过程中，模型还会引入噪声并进行重构，以增加模型的鲁棒性。同时，该模型还利用了对抗性训练技术来提高生成文本的质量。