論文の概要: Compositional Abilities Emerge Multiplicatively: Exploring Diffusion
Models on a Synthetic Task
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09336v1
- Date: Fri, 13 Oct 2023 18:00:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 22:38:00.375623
- Title: Compositional Abilities Emerge Multiplicatively: Exploring Diffusion
Models on a Synthetic Task
- Title（参考訳）: 合成能力の多重化:合成課題における拡散モデルの探索
- Authors: Maya Okawa, Ekdeep Singh Lubana, Robert P. Dick, Hidenori Tanaka
- Abstract要約: 合成環境における条件拡散モデルにおける合成一般化について検討する。
サンプルを生成する能力が出現する順番は、基礎となるデータ生成プロセスの構造によって制御される。
本研究は、データ中心の観点から、生成モデルにおける能力と構成性を理解するための基礎を築いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.749514363389878
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern generative models exhibit unprecedented capabilities to generate
extremely realistic data. However, given the inherent compositionality of the
real world, reliable use of these models in practical applications requires
that they exhibit the capability to compose a novel set of concepts to generate
outputs not seen in the training data set. Prior work demonstrates that recent
diffusion models do exhibit intriguing compositional generalization abilities,
but also fail unpredictably. Motivated by this, we perform a controlled study
for understanding compositional generalization in conditional diffusion models
in a synthetic setting, varying different attributes of the training data and
measuring the model's ability to generate samples out-of-distribution. Our
results show: (i) the order in which the ability to generate samples from a
concept and compose them emerges is governed by the structure of the underlying
data-generating process; (ii) performance on compositional tasks exhibits a
sudden ``emergence'' due to multiplicative reliance on the performance of
constituent tasks, partially explaining emergent phenomena seen in generative
models; and (iii) composing concepts with lower frequency in the training data
to generate out-of-distribution samples requires considerably more optimization
steps compared to generating in-distribution samples. Overall, our study lays a
foundation for understanding capabilities and compositionality in generative
models from a data-centric perspective.
- Abstract（参考訳）: 現代の生成モデルは、非常に現実的なデータを生成する前例のない能力を示している。
しかし、実世界の本質的な構成性を考えると、これらのモデルの実用的利用には、トレーニングデータセットにない出力を生成するための新しい概念セットを構成する能力を示す必要がある。
先行研究は、最近の拡散モデルが興味深い組成一般化能力を示すが、予測不能に失敗することを示した。
そこで本研究では, 条件付き拡散モデルにおける合成拡散モデルの構成一般化の理解, 学習データの属性の相違, サンプルアウトオブディストリビューション生成能力の測定について検討した。
結果はこう示しています
i) 概念からサンプルを生成し,それらを構成する能力が出現する順序は,基礎となるデータ生成プロセスの構造によって支配される。
(ii)構成課題における演出は、構成課題の演出に依拠し、部分的には生成モデルに見られる創発的な現象を説明するため、突然の「緊急」を示す。
(iii) 分布サンプルを生成するためのトレーニングデータの頻度が低い概念を構成するには、分布サンプルを生成するよりもかなり多くの最適化ステップが必要となる。
本研究は、データ中心の観点から、生成モデルにおける能力と構成性を理解するための基礎を築いた。
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