論文の概要: A Reparameterized Discrete Diffusion Model for Text Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05737v3
- Date: Fri, 2 Aug 2024 16:09:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 19:02:21.896878
- 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, Jianbo Yuan, Lei Yu, 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）: 39.0145272152805
- 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。
我々は、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き、この知見を活用して、再パラメータ化された離散拡散モデルのファミリーを開発する。
導出された汎用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プロセスの新たな視点を提供し、より効果的なトレーニングと復号化技術を備えている。
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囲な実験を行った。
関連論文リスト
- Energy-Based Diffusion Language Models for Text Generation [126.23425882687195]
エネルギーベース拡散言語モデル(Energy-based Diffusion Language Model, EDLM)は、拡散ステップごとに全シーケンスレベルで動作するエネルギーベースモデルである。
我々のフレームワークは、既存の拡散モデルよりも1.3$times$のサンプリングスピードアップを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-28T17:25:56Z) - Provable Statistical Rates for Consistency Diffusion Models [87.28777947976573]
最先端の性能にもかかわらず、拡散モデルは、多くのステップが伴うため、遅いサンプル生成で知られている。
本稿では, 整合性モデルに関する最初の統計理論に寄与し, 分散不整合最小化問題としてトレーニングを定式化している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-23T20:34:18Z) - Neural Flow Diffusion Models: Learnable Forward Process for Improved Diffusion Modelling [2.1779479916071067]
より広い範囲のプロセスをサポートすることで拡散モデルを強化する新しいフレームワークを提案する。
また,前処理を学習するための新しいパラメータ化手法を提案する。
結果はNFDMの汎用性と幅広い応用の可能性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-19T15:10:54Z) - An Overview of Diffusion Models: Applications, Guided Generation, Statistical Rates and Optimization [59.63880337156392]
拡散モデルはコンピュータビジョン、オーディオ、強化学習、計算生物学において大きな成功を収めた。
経験的成功にもかかわらず、拡散モデルの理論は非常に限定的である。
本稿では,前向きな理論や拡散モデルの手法を刺激する理論的露光について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T14:07:25Z) - Fast Sampling via Discrete Non-Markov Diffusion Models [49.598085130313514]
離散データ生成のための高速化された逆サンプリングを許容する離散非マルコフ拡散モデルを提案する。
提案手法は, ニューラルネットワークに対する関数評価の回数を大幅に削減し, サンプリング処理を高速化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T18:14:11Z) - A Survey of Diffusion Models in Natural Language Processing [11.233768932957771]
拡散モデルは、ネットワークや多様体にまたがる情報や信号の拡散を捉える。
本稿は,NLPで使用される拡散モデルの異なる定式化,その強度と限界,それらの応用について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T03:25:32Z) - Reduce, Reuse, Recycle: Compositional Generation with Energy-Based Diffusion Models and MCMC [102.64648158034568]
拡散モデルは、多くの領域において、生成モデリングの一般的なアプローチとなっている。
本稿では,新しい構成演算子の利用を可能にする拡散モデルのエネルギーベースパラメータ化を提案する。
これらのサンプルは、幅広い問題にまたがって構成生成の顕著な改善につながっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-22T18:48:46Z) - A Survey on Generative Diffusion Model [75.93774014861978]
拡散モデルは、深層生成モデルの新たなクラスである。
時間を要する反復生成過程や高次元ユークリッド空間への閉じ込めなど、いくつかの制限がある。
本調査では,拡散モデルの向上を目的とした高度な手法を多数提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-06T16:56:21Z) - Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications [10.557289965753437]
拡散モデル(英: Diffusion model)は、密度理論の確立を伴う様々なタスクにおいて印象的な結果を示す深層生成モデルのクラスである。
近年,拡散モデルの性能向上への熱意が高まっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-02T02:59:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。