待验证50% 置信事实精确时间
2020年后基于Transformer架构的端到端TTS模型（如FastSpeech 2、VITS）将文本分析、韵律预测和波形生成整合为单一模型
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/30
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相关事实
待验证扩散模型的反向过程通常使用U-Net或DiT（Diffusion Transformer）架构来预测每一步应去除的噪声量64% 相似已验证当前主流大语言模型本质上是基于Transformer架构的概率预测系统，通过预测下一个最可能的Token来生成内容63% 相似待验证现代大语言模型基于Transformer架构，通过预测下一个token的概率分布来生成文本，训练目标是最小化交叉熵损失63% 相似待验证自回归生成源自2017年Transformer架构的提出，模型每次只生成一个词元，并将已生成的所有词元作为下一步的上下文输入62% 相似待验证主流LLM基于Transformer架构，通过在海量文本数据上进行下一个词预测的自监督学习获得能力62% 相似
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