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一个Transformer主干通吃三种生成范式，DantinoX让跨范式比较不再扯皮！
DANTINOX: A Unified Framework for Multi-Paradigm Language Modeling
📖 AI 总结
语言生成研究目前主要围绕自回归解码、离散掩码扩散和连续流匹配三种范式展开，但由于各自依赖独立的代码库，跨范式的比较往往受实现细节干扰，难以反映范式本身的差异。针对这一问题，作者提出DantinoX——一个基于JAX/Flax的开源库，用单一模块化Transformer骨干同时支持上述三种范式。切换生成范式、注意力机制或硬件拓扑仅需修改配置，而骨干架构、分词器、初始化策略和训练基础设施保持一致，从而在同一套API内实现受控的跨范式对比，覆盖训练、流式推理与基准测试。该框架的意义在于为多范式语言建模提供了统一、可复现的实验平台，有助于更公平地评估不同生成范式的真实优劣。
🔑 关键词速览
| 自回归解码 | 一种按顺序逐个生成 token 的语言生成范式，每个 token 依赖于之前生成的 token。 |
| 离散掩码扩散 | 一种在离散 token 空间上通过逐步去掩码来生成文本的扩散模型范式。 |
| 连续流匹配 | 一种基于连续概率流常微分方程的生成范式，通过匹配向量场来建模数据分布。 |
| JAX/Flax | JAX 是谷歌开发的高性能数值计算库，Flax 是基于 JAX 的神经网络库，用于构建和训练模型。 |
| 模块化 Transformer 主干 | 一种可灵活配置的 Transformer 基础架构，支持不同范式、注意力机制和硬件拓扑的切换。 |
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