論文の概要: Masked Diffusion Models are Secretly Time-Agnostic Masked Models and Exploit Inaccurate Categorical Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02908v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 17:48:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 16:37:56.161184
• Title: Masked Diffusion Models are Secretly Time-Agnostic Masked Models and Exploit Inaccurate Categorical Sampling
• Title（参考訳）: 仮設拡散モデルと極秘時間非依存仮設モデルと爆発的不正確なカテゴリーサンプリング
• Authors: Kaiwen Zheng, Yongxin Chen, Hanzi Mao, Ming-Yu Liu, Jun Zhu, Qinsheng Zhang,
• Abstract要約: 仮面拡散モデル (MDM) は離散データの生成モデルとして人気がある。 我々はMDMのトレーニングとサンプリングの両方が理論的に時間変数から解放されていることを示す。 我々は,32ビット浮動小数点精度であっても,基礎となる数値問題を初めて同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.82616476928464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Masked diffusion models (MDMs) have emerged as a popular research topic for generative modeling of discrete data, thanks to their superior performance over other discrete diffusion models, and are rivaling the auto-regressive models (ARMs) for language modeling tasks. The recent effort in simplifying the masked diffusion framework further leads to alignment with continuous-space diffusion models and more principled training and sampling recipes. In this paper, however, we reveal that both training and sampling of MDMs are theoretically free from the time variable, arguably the key signature of diffusion models, and are instead equivalent to masked models. The connection on the sampling aspect is drawn by our proposed first-hitting sampler (FHS). Specifically, we show that the FHS is theoretically equivalent to MDMs' original generation process while significantly alleviating the time-consuming categorical sampling and achieving a 20$\times$ speedup. In addition, our investigation challenges previous claims that MDMs can surpass ARMs in generative perplexity. We identify, for the first time, an underlying numerical issue, even with the 32-bit floating-point precision, which results in inaccurate categorical sampling. We show that the numerical issue lowers the effective temperature both theoretically and empirically, leading to unfair assessments of MDMs' generation results in the previous literature.
• Abstract（参考訳）: マスク付き拡散モデル(MDM)は、他の離散拡散モデルよりも優れた性能を持つため、離散データの生成モデルとして人気があり、言語モデリングタスクの自己回帰モデル(ARM)と競合している。 マスク付き拡散フレームワークを単純化する最近の取り組みにより、連続空間拡散モデルやより原則化されたトレーニングやサンプリングレシピとの整合性がさらに高められた。 しかし,本論文では,MDMのトレーニングとサンプリングの両方が理論的には時間変数から解放され,拡散モデルのキーシグネチャとなり,代わりにマスクモデルと等価であることを明らかにした。 サンプリング面上の接続は,提案した第1ハイティングサンプリング(FHS)によって引き起こされる。 具体的には、FHSは理論上MDMの原生成プロセスと等価であり、時間を要するカテゴリサンプリングを著しく軽減し、20$\times$スピードアップを実現していることを示す。 さらに、我々の調査は、MDMが生成的パープレキシティにおいてARMを上回ることができるという以前の主張に異議を唱えている。 我々は,32ビット浮動小数点精度が不正確である場合でも,初めて基礎となる数値問題を同定した。 この数値問題により, 理論的にも実証的にも有効温度が低下し, 過去の文献におけるMDMs生成の不公平な評価結果が得られた。

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