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長いコード生成のための自己回帰モデルにおける文脈忘却を除去するには？

2025-08-19

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シード・ディフュージョンは、以下のメカニズムによって長距離依存問題を解決する：

パラレル・グローバル・デコーディング従来のモデルにおける単語単位でのエラーの蓄積を避けるため、最初の生成ラウンドですべてのトークンの関係を考慮する。
拡散リファインメント人間がコードを書くときに使うリファクタリングプロセスに似ている。
構造化された注意コードのシンタックス・ノード（関数の境界やループ本体など）により強い制約を課す。

経験的なデータによれば、200行以上のコードを生成する場合：
- 可変リファレンシング精度向上 63%
- 92%のインターフェース整合性保持
使用上の推奨事項：複雑なシステム設計には、以下を使用する。モジュール生成＋自動組立戦略では、まずクラス・アーキテクチャを生成し、次にメソッド実装を投入する。

この答えは記事から得たものである。シードの拡散：次世代アーキテクチャのための高速言語モデルの検証について

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