什么是非自回归（Non-autoregressive，NAR）
非自回归（Non-autoregressive，NAR）模型是一种在序列生成任务中的模型，它通过并行生成所有的标记来实现快速生成速度，但其准确性通常低于自回归（Autoregressive，AR）模型。与自回归模型不同，NAR模型不依赖于逐步生成的方式，而是希望一次性解码出整个目标句子或序列。这种并行生成的特点使得NAR模型在处理时间敏感的应用场景中具有优势，例如机器翻译和语音识别等。然而，由于其独立性假设，NAR模型在生成过程中可能会遇到一些问题，如标签偏差和暴露偏差
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