論文の概要: Train for the Worst, Plan for the Best: Understanding Token Ordering in Masked Diffusions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06768v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 18:47:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:30:25.254456
• Title: Train for the Worst, Plan for the Best: Understanding Token Ordering in Masked Diffusions
• Title（参考訳）: 最悪の列車、ベストプラン:マスケ拡散におけるトーケン秩序の理解
• Authors: Jaeyeon Kim, Kulin Shah, Vasilis Kontonis, Sham Kakade, Sitan Chen,
• Abstract要約: 仮面拡散モデル (MDMs) は、離散領域にまたがる生成的モデリングのための有望な代替手法として登場した。 適応推論は、事前訓練されたMDMの精度を7$%から90$%に向上させ、ARMを7times$のパラメータで上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.85882273040068
• License:
• Abstract: In recent years, masked diffusion models (MDMs) have emerged as a promising alternative approach for generative modeling over discrete domains. Compared to autoregressive models (ARMs), MDMs trade off complexity at training time with flexibility at inference time. At training time, they must learn to solve an exponentially large number of infilling problems, but at inference time, they can decode tokens in essentially arbitrary order. In this work, we closely examine these two competing effects. On the training front, we theoretically and empirically demonstrate that MDMs indeed train on computationally intractable subproblems compared to their autoregressive counterparts. On the inference front, we show that a suitable strategy for adaptively choosing the token decoding order significantly enhances the capabilities of MDMs, allowing them to sidestep hard subproblems. On logic puzzles like Sudoku, we show that adaptive inference can boost solving accuracy in pretrained MDMs from $<7$% to $\approx 90$%, even outperforming ARMs with $7\times$ as many parameters and that were explicitly trained via teacher forcing to learn the right order of decoding.
• Abstract（参考訳）: 近年,個別領域に対する生成モデリングの代替としてマスク拡散モデル (MDM) が登場している。 自動回帰モデル(ARM)と比較して、MDMはトレーニング時の複雑性と推論時の柔軟性をトレードオフする。 トレーニング時には、指数関数的に多数の入力問題の解法を学ぶ必要があるが、推論時には、トークンを基本的に任意の順序で復号することができる。 本研究では,この2つの競合効果について詳しく検討する。 トレーニングの面では,MDMが自己回帰的なサブプロブレムに比べて,計算的に難解なサブプロブレムで学習できることを理論的,実証的に実証する。 推論面では、トークン復号順序を適応的に選択する適切な戦略がMDMの能力を大幅に向上させ、ハードサブプロブレムをサイドステップできることを示す。 Sudokuのような論理パズルでは、適応推論は事前訓練済みのMDMの解法精度を$<7$%から$\approx 90$%に向上させることができる。

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