論文の概要: Unifying Autoregressive and Diffusion-Based Sequence Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06416v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 20:32:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:05:49.256237
• Title: Unifying Autoregressive and Diffusion-Based Sequence Generation
• Title（参考訳）: 自己回帰と拡散に基づくシーケンス生成の統一
• Authors: Nima Fathi, Torsten Scholak, Pierre-André Noël,
• Abstract要約: 本稿では,拡散に基づく系列生成モデルの拡張について述べる。 個別のトークン位置に異なるノイズスケジュールを割り当てるハイパースケジューリングを導入する。 第2に,吸収過程と一様過程の間に介在する2つのハイブリッドトークン単位のノイズ発生過程を提案し,過去の誤りを解消する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3923884480793673
• License:
• Abstract: We present significant extensions to diffusion-based sequence generation models, blurring the line with autoregressive language models. We introduce hyperschedules, which assign distinct noise schedules to individual token positions, generalizing both autoregressive models (e.g., GPT) and conventional diffusion models (e.g., SEDD, MDLM) as special cases. Second, we propose two hybrid token-wise noising processes that interpolate between absorbing and uniform processes, enabling the model to fix past mistakes, and we introduce a novel inference algorithm that leverages this new feature in a simplified context inspired from MDLM. To support efficient training and inference, we design attention masks compatible with KV-caching. Our methods achieve state-of-the-art perplexity and generate diverse, high-quality sequences across standard benchmarks, suggesting a promising path for autoregressive diffusion-based sequence generation.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づくシーケンス生成モデルに対して,自己回帰型言語モデルで行を曖昧にする重要な拡張を提示する。 本稿では,個々のトークン位置に対して異なるノイズスケジュールを割り当てるハイパースケジュールを導入し,自己回帰モデル(例えば,GPT)と従来の拡散モデル(例えば,SEDD,MDLM)を特殊ケースとして一般化する。 第二に,吸収プロセスと均一プロセスの間を補間し,過去の誤りを解消する2つのハイブリッドトークンワイドノーミングプロセスを提案し,MDLMにインスパイアされた単純化された文脈で,この新機能を活用する新しい推論アルゴリズムを提案する。 効率的なトレーニングと推論を支援するため,我々はKVキャッシングと互換性のあるアテンションマスクを設計する。 提案手法は,最先端のパープレキシティを実現し,標準ベンチマークにまたがる多種多様な高品質なシーケンスを生成し,自己回帰拡散に基づくシーケンス生成の道筋を示唆する。

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