論文の概要: Large Language Models to Diffusion Finetuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15781v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 04:59:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 14:00:11.134181
• Title: Large Language Models to Diffusion Finetuning
• Title（参考訳）: 拡散微細化のための大規模言語モデル
• Authors: Edoardo Cetin, Tianyu Zhao, Yujin Tang,
• Abstract要約: 我々は、下流タスク間の性能向上に直接変換することで、単調に精度を向上することを示す。 本手法は,クロスエントロピー損失で事前学習した基礎モデルに適用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.251827725749607
• License:
• Abstract: We propose a new finetuning method to provide pre-trained large language models (LMs) the ability to scale test-time compute through the diffusion framework. By increasing the number of diffusion steps, we show our finetuned models achieve monotonically increasing accuracy, directly translating to improved performance across downstream tasks. Furthermore, our finetuned models can expertly answer questions on specific topics by integrating powerful guidance techniques, and autonomously determine the compute required for a given problem by leveraging adaptive ODE solvers. Our method is universally applicable to any foundation model pre-trained with a cross-entropy loss and does not modify any of its original weights, fully preserving its strong single-step generation capabilities. We show our method is more effective and fully compatible with traditional finetuning approaches, introducing an orthogonal new direction to unify the strengths of the autoregressive and diffusion frameworks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,事前学習された大規模言語モデル(LM)に対して,拡散フレームワークを介してテスト時間計算をスケールする機能を実現するための新しいファインタニング手法を提案する。 拡散段数を増大させることで, 単調に精度を向上し, 下流タスク間での性能向上に寄与することを示す。 さらに、我々の微調整モデルでは、強力なガイダンス技術を統合することで、特定のトピックに関する質問に答えることができ、適応ODEソルバを利用することで、与えられた問題に必要な計算を自律的に決定することができる。 提案手法は, クロスエントロピー損失で事前訓練された基礎モデルに適用可能であり, 元の重みを一切変更せず, 強い単段生成能力を完全保存する。 提案手法は従来の微調整手法と完全互換であり, 自己回帰的・拡散的枠組みの強みを統一する直交的な新たな方向を導入する。

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