論文の概要: T-SCEND: Test-time Scalable MCTS-enhanced Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01989v2
• Date: Wed, 05 Feb 2025 02:38:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:21:16.500303
• Title: T-SCEND: Test-time Scalable MCTS-enhanced Diffusion Model
• Title（参考訳）: T-SCEND:テスト時間スケーラブルMCTS拡張拡散モデル
• Authors: Tao Zhang, Jia-Shu Pan, Ruiqi Feng, Tailin Wu,
• Abstract要約: Test-time Scalable MCTS-enhanced Diffusion Model (T-SCEND)は拡散モデルの推論能力を大幅に改善する新しいフレームワークである。 T-SCENDは、デノナイジングプロセスと、新しいハイブリッドモンテカルロツリーサーチを統合している。 本稿では,T-SCENDの学習目標とスケーラブルな推論手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.250494262573953
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Test-time Scalable MCTS-enhanced Diffusion Model (T-SCEND), a novel framework that significantly improves diffusion model's reasoning capabilities with better energy-based training and scaling up test-time computation. We first show that na\"ively scaling up inference budget for diffusion models yields marginal gain. To address this, the training of T-SCEND consists of a novel linear-regression negative contrastive learning objective to improve the performance-energy consistency of the energy landscape, and a KL regularization to reduce adversarial sampling. During inference, T-SCEND integrates the denoising process with a novel hybrid Monte Carlo Tree Search (hMCTS), which sequentially performs best-of-N random search and MCTS as denoising proceeds. On challenging reasoning tasks of Maze and Sudoku, we demonstrate the effectiveness of T-SCEND's training objective and scalable inference method. In particular, trained with Maze sizes of up to $6\times6$, our T-SCEND solves $88\%$ of Maze problems with much larger sizes of $15\times15$, while standard diffusion completely fails. Code to reproduce the experiments can be found at https://github.com/AI4Science-WestlakeU/t_scend.
• Abstract（参考訳）: エネルギーベーストレーニングの改善とテスト時間計算のスケールアップにより拡散モデルの推論能力を大幅に向上する新しいフレームワークであるT-SCEND(Test-time Scalable MCTS-enhanced Diffusion Model)を紹介する。 まず、拡散モデルの推論予算を「段階的に拡大する」ことが限界ゲインをもたらすことを示す。 これを解決するために、T-SCENDのトレーニングは、エネルギーランドスケープのパフォーマンスとエネルギーの整合性を改善するための新しい線形回帰負の対照的な学習目標と、対向サンプリングを減らすためのKL正規化から構成される。 推論中、T-SCEND はモンテカルロ木探索 (hMCTS) とデノナイジングプロセスを統合し、デノナイジング処理として N のランダム探索と MCTS を順次実行する。 Maze と Sudoku の挑戦的推論タスクについて,T-SCEND の学習目標と拡張的推論手法の有効性を実証する。 特にMazeのサイズを最大6ドル(約6,800円)までトレーニングしたT-SCENDは、15ドル(約1,300円)のMazeの問題を8,8セント(約8,800円)で解決していますが、標準拡散は完全に失敗します。 実験を再現するコードはhttps://github.com/AI4Science-WestlakeU/t_scendにある。

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