論文の概要: Simple and Effective Masked Diffusion Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07524v2
• Date: Sun, 10 Nov 2024 20:34:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:06:22.506057
• Title: Simple and Effective Masked Diffusion Language Models
• Title（参考訳）: 単純かつ効果的なマスケ拡散言語モデル
• Authors: Subham Sekhar Sahoo, Marianne Arriola, Yair Schiff, Aaron Gokaslan, Edgar Marroquin, Justin T Chiu, Alexander Rush, Volodymyr Kuleshov,
• Abstract要約: 単純なマスク付き離散拡散は以前考えられていたよりも性能が高いことを示す。 私たちの目標はシンプルなフォーム -- 古典的なマスキング言語モデリング損失の混合です。 言語モデリングベンチマークでは、現代のエンジニアリングプラクティスで訓練された様々なマスク付き拡散モデルが、新しい最先端技術を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.68198363304619
• License:
• Abstract: While diffusion models excel at generating high-quality images, prior work reports a significant performance gap between diffusion and autoregressive (AR) methods in language modeling. In this work, we show that simple masked discrete diffusion is more performant than previously thought. We apply an effective training recipe that improves the performance of masked diffusion models and derive a simplified, Rao-Blackwellized objective that results in additional improvements. Our objective has a simple form -- it is a mixture of classical masked language modeling losses -- and can be used to train encoder-only language models that admit efficient samplers, including ones that can generate arbitrary lengths of text semi-autoregressively like a traditional language model. On language modeling benchmarks, a range of masked diffusion models trained with modern engineering practices achieves a new state-of-the-art among diffusion models, and approaches AR perplexity. We provide the code, along with a blog post and video tutorial on the project page: https://s-sahoo.com/mdlm
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは高品質な画像を生成するのに優れるが、先行研究では言語モデリングにおける拡散と自己回帰(AR)法の間に大きな性能差が報告されている。 本研究では,従来考えられていたよりも単純なマスク付き離散拡散の方が性能が高いことを示す。 マスク付き拡散モデルの性能を向上する効果的なトレーニングレシピを適用し、さらに改善をもたらす単純化されたラオブラックウェル化目標を導出する。 従来の言語モデルと同様、任意の長さのテキストを半自動生成できるものを含め、効率的なサンプリングを許容するエンコーダのみの言語モデルをトレーニングするために使用できます。 言語モデリングベンチマークでは、現代のエンジニアリングプラクティスで訓練された様々なマスク付き拡散モデルが、拡散モデル間の新たな最先端を実現し、ARの難易度にアプローチする。 コードとプロジェクトページのブログ記事とビデオチュートリアルを提供しています。

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