論文の概要: David helps Goliath: Inference-Time Collaboration Between Small Specialized and Large General Diffusion LMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14771v2
• Date: Wed, 14 Feb 2024 17:45:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 19:57:13.435727
• Title: David helps Goliath: Inference-Time Collaboration Between Small Specialized and Large General Diffusion LMs
• Title（参考訳）: David氏がGoliathを支援する - 小さな特殊化と大規模な一般拡散LM間の推論時間コラボレーション
• Authors: Xiaochuang Han, Sachin Kumar, Yulia Tsvetkov, Marjan Ghazvininejad
• Abstract要約: 拡散に基づく言語モデルは、自己回帰型LMに代わる有望な選択肢として浮上している。 我々は最近提案した拡散モデルSSD-LMを0.4Bから13Bパラメータに拡張する方法を提案する。 SSD-2は、個々のユーザがカスタマイズしてデプロイできる100倍の小型モデルで、新しいアンサンブルを促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.822063966687175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion-based language models are emerging as a promising alternative to autoregressive LMs: they approach the competence of autoregressive LMs while offering nuanced controllability at inference time. While autoregressive LMs have benefited immensely from scaling and instruction-based learning, existing studies of diffusion LMs have been conducted on a smaller scale. Starting with a recently proposed diffusion model SSD-LM, in this work we first explore methods to scale it from 0.4B to 13B parameters, proposing techniques to improve its training and inference efficiency, and to finetune the model to follow instructions. Armed with a more powerful, general purpose diffusion LM, we introduce the primary contribution of this work -- SSD-2 -- an approach to easily ensemble at inference time a large general-purpose diffusion LM with smaller, but specialized and contextualized diffusion LMs. We show that SSD-2 facilitates novel ensembles with 100x smaller models that can be customized and deployed by individual users. We find that compared to autoregressive models, the collaboration between diffusion LMs is more effective, leading to higher-quality model responses due to their ability to dynamically incorporate bi-directional contexts.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づく言語モデルは、自己回帰型LMの代替として有望なものとして登場しつつある。 自己回帰型LMは、スケーリングと命令ベース学習の恩恵を受けてきたが、既存の拡散型LMの研究は小規模で行われている。 本研究は,最近提案された拡散モデルssd-lmから始まり,0.4bから13bのパラメータに拡張し,そのトレーニングと推論効率を向上させるための手法を提案し,モデルに命令に従うよう微調整する手法を提案する。 より強力で汎用的な拡散 LM を武器とした本研究の主な貢献 - SSD-2 -- は、より小さく、専門的で、文脈化された拡散 LM を用いた大規模汎用拡散 LM の推論時に容易にアンサンブルするためのアプローチである。 SSD-2は、個々のユーザがカスタマイズしてデプロイできる100倍の小型モデルで、新しいアンサンブルを促進する。 自己回帰モデルと比較して、拡散LM間の協調はより効果的であり、双方向コンテキストを動的に組み込む能力により、高品質なモデル応答をもたらす。

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