I modelli a diffusione stanno guadagnando terreno nel campo della generazione di testi, sfidando i tradizionali Transformer utilizzati da modelli come GPT.
Questi nuovi approcci si basano su un processo che trasforma il rumore in informazioni coerenti, anziché utilizzare reti neurali sequenziali come nel caso dei Transformer. I vantaggi?
Una maggiore efficienza nella creazione di testi complessi e una qualità superiore nelle risposte, con una minore dipendenza dalla lunghezza del contesto.
Nonostante i Transformer continuino a dominare per compiti di generazione linguistica su larga scala, i modelli a diffusione potrebbero rivoluzionare il panorama, soprattutto in applicazioni più specifiche e ottimizzate.