ডিফিউশন ভাষা মডেল ফাইন-টিউন করার GoldiMask পদ্ধতি: প্রেক্ষাপট নির্বাচন ও লক্ষ্যগুলোর ওজন নির্ধারণ
এই কাজে GoldiMask উপস্থাপন করা হয়েছে—ডিসক্রিট ডিফিউশনযুক্ত ভাষা মডেলের জন্য সুপারভাইজড ফাইন-টিউনিংয়ের একটি পদ্ধতি, যা সাবমডুলার ফাংশনের আনুমানিক সর্বাধিকীকরণের মাধ্যমে দৃশ্যমান টোকেন নির্বাচন করে এবং অবশিষ্ট লক্ষ্যগুলোর প্রশিক্ষণ-উপযোগিতা অনুযায়ী তাদের ওজন নির্ধারণ করে। একাধিক মডেল ও ডেটাসেটে পরীক্ষায় গড় নির্ভুলতা বৃদ্ধি, যুক্তি ও প্রোগ্রামিংয়ের কাজে উন্নতি এবং কাছাকাছি মান বজায় রেখে GSM8K ও MATH-500-এ সমান্তরাল ডিকোডিংয়ের পুনরাবৃত্তি কমার প্রমাণ পাওয়া গেছে।








