論文の概要: D3PO: Preference-Based Alignment of Discrete Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08295v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 11:07:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:45:20.622719
• Title: D3PO: Preference-Based Alignment of Discrete Diffusion Models
• Title（参考訳）: D3PO:離散拡散モデルの優先度に基づくアライメント
• Authors: Umberto Borso, Davide Paglieri, Jude Wells, Tim Rocktäschel,
• Abstract要約: 連続時間マルコフ連鎖として定式化された離散拡散モデルに対する直接選好最適化(DPO)の最初の適応である離散拡散DPO(D3PO)を紹介する。 提案手法は, 参照分布に忠実さを保ちつつ, 選好データを用いて生成過程を直接微調整する新規な損失関数を導出する。 以上の結果から,D3POは明示的な報酬モデルを必要としない制御された微調整が可能であり,強化学習手法の代替となることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.874943508610857
• License:
• Abstract: Diffusion models have achieved state-of-the-art performance across multiple domains, with recent advancements extending their applicability to discrete data. However, aligning discrete diffusion models with task-specific preferences remains challenging, particularly in scenarios where explicit reward functions are unavailable. In this work, we introduce Discrete Diffusion DPO (D3PO), the first adaptation of Direct Preference Optimization (DPO) to discrete diffusion models formulated as continuous-time Markov chains. Our approach derives a novel loss function that directly fine-tunes the generative process using preference data while preserving fidelity to a reference distribution. We validate D3PO on a structured binary sequence generation task, demonstrating that the method effectively aligns model outputs with preferences while maintaining structural validity. Our results highlight that D3PO enables controlled fine-tuning without requiring explicit reward models, making it a practical alternative to reinforcement learning-based approaches. Future research will explore extending D3PO to more complex generative tasks, including language modeling and protein sequence generation, as well as investigating alternative noise schedules, such as uniform noising, to enhance flexibility across different applications.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは複数の領域にまたがって最先端のパフォーマンスを達成しており、最近の進歩は個々のデータに適用性を広げている。 しかし、特に明示的な報酬関数が利用できないシナリオでは、個別の拡散モデルとタスク固有の嗜好を一致させることは依然として困難である。 本稿では、連続時間マルコフ連鎖として定式化された離散拡散モデルに対する直接選好最適化(DPO)の最初の適応である離散拡散DPO(D3PO)を紹介する。 提案手法は, 参照分布に忠実さを保ちつつ, 選好データを用いて生成過程を直接微調整する新規な損失関数を導出する。 構造的二項列生成タスクにおけるD3POの有効性を検証し、構造的妥当性を維持しつつ、モデル出力と好みを効果的に整合させることを示した。 以上の結果から,D3POは明示的な報酬モデルを必要としない制御された微調整が可能であり,強化学習手法の代替となることが示唆された。 将来の研究では、言語モデリングやタンパク質配列生成など、より複雑な生成タスクにD3POを拡張すること、また、異なるアプリケーション間の柔軟性を高めるために、一様ノイズ化などの代替ノイズスケジュールを調査する予定である。

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