論文の概要: A Reparameterized Discrete Diffusion Model for Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05737v2
• Date: Sat, 3 Feb 2024 07:59:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 07:04:50.530821
• Title: A Reparameterized Discrete Diffusion Model for Text Generation
• Title（参考訳）: テキスト生成のための再パラメータ化離散拡散モデル
• Authors: Lin Zheng and Jianbo Yuan and Lei Yu and Lingpeng Kong
• Abstract要約: 本研究は, 離散拡散確率モデルと自然言語生成への応用に関する研究である。 離散拡散過程からサンプリングの代替的かつ等価な定式化を導出する。 本研究では,既存の拡散モデルに対して,テキスト生成能力を評価するための広範囲な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.620568198168826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work studies discrete diffusion probabilistic models with applications to natural language generation. We derive an alternative yet equivalent formulation of the sampling from discrete diffusion processes and leverage this insight to develop a family of reparameterized discrete diffusion models. The derived generic framework is highly flexible, offers a fresh perspective of the generation process in discrete diffusion models, and features more effective training and decoding techniques. We conduct extensive experiments to evaluate the text generation capability of our model, demonstrating significant improvements over existing diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 離散拡散確率モデルと自然言語生成への応用に関する研究である。 離散拡散過程からのサンプリングの代替的かつ等価な定式化を導出し、この知見を利用して再パラメータ化された離散拡散モデル群を開発する。 派生したジェネリックフレームワークは非常に柔軟で、離散拡散モデルにおける生成過程の新しい視点を提供し、より効果的なトレーニングとデコード技術を備えている。 本研究では,既存の拡散モデルに対して,テキスト生成能力を評価するための広範な実験を行った。

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