論文の概要: Theoretical Benefit and Limitation of Diffusion Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09622v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 18:59:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:51:08.940965
• Title: Theoretical Benefit and Limitation of Diffusion Language Model
• Title（参考訳）: 拡散言語モデルの理論的利点と限界
• Authors: Guhao Feng, Yihan Geng, Jian Guan, Wei Wu, Liwei Wang, Di He,
• Abstract要約: 拡散言語モデルは、テキスト生成の有望なアプローチとして現れてきた。 本稿では,広く使われている拡散言語モデルMasked Diffusion Model(MDM)の厳密な理論的解析について述べる。 我々の分析は、MDMの利点と限界を理解するための最初の理論的基盤を確立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.579673047639126
• License:
• Abstract: Diffusion language models have emerged as a promising approach for text generation. One would naturally expect this method to be an efficient replacement for autoregressive models since multiple tokens can be sampled in parallel during each diffusion step. However, its efficiency-accuracy trade-off is not yet well understood. In this paper, we present a rigorous theoretical analysis of a widely used type of diffusion language model, the Masked Diffusion Model (MDM), and find that its effectiveness heavily depends on the target evaluation metric. Under mild conditions, we prove that when using perplexity as the metric, MDMs can achieve near-optimal perplexity in sampling steps regardless of sequence length, demonstrating that efficiency can be achieved without sacrificing performance. However, when using the sequence error rate--which is important for understanding the "correctness" of a sequence, such as a reasoning chain--we show that the required sampling steps must scale linearly with sequence length to obtain "correct" sequences, thereby eliminating MDM's efficiency advantage over autoregressive models. Our analysis establishes the first theoretical foundation for understanding the benefits and limitations of MDMs. All theoretical findings are supported by empirical studies.
• Abstract（参考訳）: 拡散言語モデルは、テキスト生成の有望なアプローチとして現れてきた。 拡散ステップ毎に複数のトークンを並列にサンプリングできるので、この手法が自己回帰モデルの効率的な置換であると自然に期待できる。 しかし、その効率と精度のトレードオフはまだよく理解されていない。 本稿では,広く使われている拡散言語モデルであるMasked Diffusion Model(MDM)の厳密な理論的解析を行い,その有効性は対象評価基準に大きく依存していることを示す。 軽度条件下では,MDMをメートル法として用いると,シーケンス長に関わらずサンプリングステップにおいてほぼ最適なパープレキシティを達成でき,性能を犠牲にすることなく効率を向上できることを示す。 しかし、列の「正確性」を理解するのに重要なシーケンスエラー率を使用する場合、必要となるサンプリングステップがシーケンス長と線形にスケールして「正しい」シーケンスを得る必要があることを示し、自動回帰モデルよりもMDMの効率の優位性を排除している。 我々の分析は、MDMの利点と限界を理解するための最初の理論的基盤を確立している。 全ての理論的な発見は経験的研究によって支えられている。

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