Словарь диффузионных языковых моделей

Краткие определения, частые ошибки и первичные источники: от маскирования и ELBO до NFE, задержки и управления генерацией.

Перейдите к учебным маршрутам

Прямой процесс

Заданный процесс зашумления, переводящий чистые данные к шуму или маскам.

Не путайте его с генерацией текста.

Austin et al. · NeurIPS 2021

Обратный процесс

Обученные переходы от зашумлённых состояний к состояниям, похожим на данные.

Это распределение, а не восстановление единственного исходного предложения.

Austin et al. · NeurIPS 2021

Поглощающая маска

В прямом процессе замаскированная позиция не может выйти из состояния маски.

Ограничение относится к зашумлению, а не запрещает раскрывать маски при генерации.

Austin et al. · NeurIPS 2021

Дискретный score / score entropy

SEDD моделирует отношения вероятностей дискретных состояний; score entropy — его функция потерь.

Это не производная по целочисленному ID токена.

Lou, Meng & Ermon · ICML 2024

ELBO / отрицательный ELBO

Нижняя граница логарифма правдоподобия; её отрицание — верхняя граница отрицательного логарифма правдоподобия.

Граница и точное правдоподобие не взаимозаменяемы.

Austin et al. · NeurIPS 2021 · Sahoo et al. · NeurIPS 2024

Непрерывное и дискретное состояние

Diffusion-LM восстанавливает вещественные представления слов; категориальная диффузия работает с дискретными состояниями.

Непрерывное время не означает непрерывных состояний, а эмбеддинги не обязательно являются сжатым латентом автоэнкодера.

Li et al. · NeurIPS 2022 · Austin et al. · NeurIPS 2021

Число вычислений сети (NFE)

Количество вычислений сети, а не просто число запланированных шагов денойзинга.

Кеш может исключать вызовы; управление или решатель — добавлять работу. Укажите правило подсчёта.

Lou, Meng & Ermon · ICML 2024 · Sahoo et al. · NeurIPS 2024 · Li et al. · NeurIPS 2022

Задержка и пропускная способность

Задержка — время выполнения запроса; пропускная способность — объём выполненной работы за единицу времени.

Сравнивайте оборудование, длину, батч, точность, кеш и качество. Одного NFE недостаточно.

Sahoo et al. · NeurIPS 2024 · Arriola et al. · ICLR 2025

Условная генерация

Генерация с учётом входной последовательности или другой заданной информации.

Наличие условия не создаёт автоматически жёсткое ограничение на результат.

Gong et al. · ICLR 2023

Управление генерацией (guidance)

Направление генерации дополнительным сигналом; Diffusion-LM использует градиенты по непрерывным промежуточным состояниям.

Учитывайте вычисления управляющей модели и проверяйте декодированный результат.

Li et al. · NeurIPS 2022

Жёсткое ограничение

Требование к каждому принимаемому результату, например неизменность защищённых токенов.

Само по себе улучшение оценки управляемости не доказывает такую гарантию.

Li et al. · NeurIPS 2022 · Lou, Meng & Ermon · ICML 2024

Повторное маскирование и сохранение токенов

Повторное маскирование снова скрывает раскрытый токен; carry-over в MDLM копирует раскрытые входные токены.

Не считайте, что любой маскированный генератор пересматривает все прежние решения.

Sahoo et al. · NeurIPS 2024

Блочная диффузия

Авторегрессия между блоками токенов с диффузией внутри каждого условного блока.

Зависимости между блоками остаются последовательными.

Arriola et al. · ICLR 2025

Протокол оценки

Данные и разбиение, определение метрики, настройки генерации и вычислительные условия результата.

Если условия отсутствуют или различаются, не считайте числа напрямую сопоставимыми.

Sahoo et al. · NeurIPS 2024 · Lou, Meng & Ermon · ICML 2024

Основание утверждения на сайте

Фрагмент указанного источника, подтверждающий конкретное утверждение.

Интерпретация модели не является независимо измеренным результатом.

Основной корпус на сайте

Работы, отобранные как непосредственно относящиеся к диффузионному моделированию языка.

Метка релевантности не гарантирует научного качества.