論文の概要: KL-geodesics flow matching with a novel sampling scheme

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16821v3
• Date: Mon, 10 Mar 2025 13:58:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:50:05.20701
• Title: KL-geodesics flow matching with a novel sampling scheme
• Title（参考訳）: 新しいサンプリング手法によるKL-ジオデシクス流れのマッチング
• Authors: Egor Sevriugov, Ivan Oseledets,
• Abstract要約: 非自己回帰型言語モデルは全てのトークンを同時に生成し、従来の自己回帰型モデルよりも潜在的に高速である。 テキスト生成のための条件付きフローマッチング手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.347494885647007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Non-autoregressive language models generate all tokens simultaneously, offering potential speed advantages over traditional autoregressive models, but they face challenges in modeling the complex dependencies inherent in text data. In this work, we investigate a conditional flow matching approach for text generation. We represent tokens as one-hot vectors in a \(V\)-dimensional simplex and utilize geodesics under the Kullback-Leibler (KL) divergence, which correspond to linear interpolation in logit space. We provide a theoretical justification that maximizing the conditional likelihood \(P_{\theta}(x_1 \mid x_t, t)\) yields the exact flow matching velocity under logit interpolation. To address the suboptimal performance of basic inference, we propose a novel empirical sampling scheme that iteratively samples from the conditional distribution and introduces additional noise, significantly improving results despite lacking full theoretical underpinnings. Furthermore, we propose a hybrid inference method that combines the basic approach with the sampling scheme. This method demonstrates superior performance on both conditional and unconditional text generation experiments compared to previous SOTA method for discrete flow matching.
• Abstract（参考訳）: 非自己回帰言語モデルは、すべてのトークンを同時に生成し、従来の自己回帰モデルよりも潜在的に高速な利点を提供するが、テキストデータに固有の複雑な依存関係をモデル化する際の課題に直面している。 本研究では,テキスト生成のための条件付きフローマッチング手法について検討する。 トークンを、(V)-次元単純体における1ホットベクトルとして表現し、ロジット空間における線形補間に対応するKL(Kullback-Leibler)発散の下で測地学を利用する。 条件付き確率 \(P_{\theta}(x_1 \mid x_t, t)\) を最大化する理論的正当性を与える。 そこで本研究では,条件分布から繰り返しサンプルを抽出し,追加ノイズを導入し,完全な理論的基盤を欠いた結果を大幅に改善する実験的なサンプリング手法を提案する。 さらに,基本手法とサンプリング手法を組み合わせたハイブリッド推論手法を提案する。 本手法は, 従来のSOTA法と比較して, 条件付きテキスト生成実験と非条件付きテキスト生成実験の両方で優れた性能を示す。

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