该研究通过提出一种分析模型来表征 Non-autoregressive 模型生成不同序列任务的难易程度，并发现知识蒸馏和源 - 目标对齐技术可以帮助提升 Non-autoregressive 模型的准确性，减少目标序列的依赖性。

Apr, 2020

本文对不同的无自回归（NAR）建模方法进行了比较性研究，实验证明了 NAR 模型相较自回归基线的精度降低代价下，可以同时在序列中生成多个输出，具有在实时应用中优足的潜力，在自动语音识别领域的性能差距上得到了一些有趣的发现，并展示了结合这些技术来进一步提高精度并应用于无自回归端到端语音翻译的能力。

Oct, 2021

本文对不自回归生成（NAR）进行了系统的调查，并比较和讨论了不同方面的各种非自回归翻译（NAT）模型，包括数据处理、建模方法、训练标准、解码算法以及受到预训练模型的好处，同时简要回顾了 NAR 模型在机器翻译以外的其他应用，并讨论了未来探索的潜在方向。

Apr, 2022

本研究对非自回归模型及自回归模型在机器翻译中的效率进行了探究，并提出了对非自回归模型的进一步实验和评测。

May, 2022

非自回归（NAR）语言模型在神经机器翻译（NMT）中以低延迟著称。然而，由于较大的解码空间和准确捕捉目标单词间的依赖关系的困难，在 NAR 模型和自回归模型之间存在性能差距。为了解决这些挑战，我们将强化学习（RL）应用于编辑型 NAR 模型的典型例子 Levenshtein Transformer，通过使用自生成的数据，证明 RL 可以提高编辑型 NAR 模型的性能。我们探索了两种 RL 方法：逐步奖励最大化和情节奖励最大化，讨论了这两种方法的优缺点并进行了实证验证。此外，我们在实验中研究了温度设置对性能的影响，确认正确的温度设置对 NAR 模型的训练的重要性。

May, 2024

该研究提出一种新的训练策略，使用最近邻作为 NAR 解码器的初始状态，并进行迭代编辑来改进文本生成质量，结果表明该方法在机器翻译和数据到文本任务上均获得了较高的翻译质量和更少的解码迭代次数。

Aug, 2022

研究了采用预训练语言模型 (PLMs) 方法的文本生成任务，提出了一种用于 NAR 文本生成的有效 PLM（ELMER），它可以显式地建模 NAR 生成中的标记依赖。ELMER 可根据预测置信度在不同层产生标记，从而实现优化并快速的生成，在三个文本生成任务中取得优异的表现，同时达到了 10 倍的推理加速。

Oct, 2022

提出一种多任务学习框架，加强非自回归神经机器翻译模型的学习信号并改进其准确性。实验证明该方法可以在不增加解码开销的情况下稳定提升多个非自回归基准模型的准确性。

Nov, 2022

提出了一种具有线性时间和空间复杂度的新型多层感知机（AMLP）来解决非自回归生成模型中的二次复杂度问题，并通过在文本转语音合成和机器翻译任务中的实验证明，AMLP 与 NAR 模型的结合在效率上明显优于竞争模型。

Oct, 2023

利用大规模单语语料，基于知识蒸馏的方式提升非自回归神经机器翻译模型的效果，并成功地在 WMT14 En-De 和 WMT16 En-Ro 新闻翻译任务上验证了模型的性能提升。

May, 2020