論文の概要: Latent Diffusion for Language Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09462v2
• Date: Tue, 7 Nov 2023 15:35:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 19:55:21.583540
• Title: Latent Diffusion for Language Generation
• Title（参考訳）: 言語生成のための潜時拡散
• Authors: Justin Lovelace and Varsha Kishore and Chao Wan and Eliot Shekhtman and Kilian Q. Weinberger
• Abstract要約: 言語への拡散を適応しようとする最近の試みは、既存の言語モデルの代替として拡散を提示している。 我々は,エンコーダ-デコーダ言語モデルを用いて,高品質なオートエンコーダを効率的に学習できることを実証した。 非条件, クラス条件, シーケンス・ツー・シーケンス言語生成に対する提案手法の有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.620353485679892
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have achieved great success in modeling continuous data modalities such as images, audio, and video, but have seen limited use in discrete domains such as language. Recent attempts to adapt diffusion to language have presented diffusion as an alternative to existing pretrained language models. We view diffusion and existing language models as complementary. We demonstrate that encoder-decoder language models can be utilized to efficiently learn high-quality language autoencoders. We then demonstrate that continuous diffusion models can be learned in the latent space of the language autoencoder, enabling us to sample continuous latent representations that can be decoded into natural language with the pretrained decoder. We validate the effectiveness of our approach for unconditional, class-conditional, and sequence-to-sequence language generation. We demonstrate across multiple diverse data sets that our latent language diffusion models are significantly more effective than previous diffusion language models.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、画像、音声、ビデオなどの連続データモダリティのモデリングで大きな成功を収めてきたが、言語のような離散的な領域での使用は限られている。 言語への拡散を適応しようとする最近の試みは、既存の事前訓練言語モデルの代替として拡散を提示している。 拡散モデルと既存の言語モデルは相補的だと考えている。 エンコーダ・デコーダ言語モデルを用いて,高品質な言語オートエンコーダを効率的に学習できることを実証する。 次に,連続拡散モデルが言語オートエンコーダの潜在空間で学習できることを実証し,事前学習したデコーダを用いて自然言語にデコードできる連続的潜在表現のサンプル化を可能にする。 非条件,クラス条件,シーケンス対シーケンス言語生成に対するアプローチの有効性を検証する。 複数の多様なデータセットにまたがって、我々の潜在言語拡散モデルは、以前の拡散言語モデルよりもはるかに効果的であることを示す。

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