論文の概要: A Convergence Theory for Diffusion Language Models: An Information-Theoretic Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21400v1
• Date: Tue, 27 May 2025 16:24:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.80193
• Title: A Convergence Theory for Diffusion Language Models: An Information-Theoretic Perspective
• Title（参考訳）: 拡散言語モデルの収束理論:情報理論の視点から
• Authors: Gen Li, Changxiao Cai,
• Abstract要約: 拡散モデルは並列トークンサンプリングを可能にし、より高速な生成と左から右への生成制約を排除する。 我々は情報理論の観点から拡散言語モデルの収束保証を開発する。 これらの結果は拡散言語モデルの実用性に関する新たな理論的洞察を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.15094483029656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have emerged as a powerful paradigm for modern generative modeling, demonstrating strong potential for large language models (LLMs). Unlike conventional autoregressive (AR) models that generate tokens sequentially, diffusion models enable parallel token sampling, leading to faster generation and eliminating left-to-right generation constraints. Despite their empirical success, the theoretical understanding of diffusion model approaches remains underdeveloped. In this work, we develop convergence guarantees for diffusion language models from an information-theoretic perspective. Our analysis demonstrates that the sampling error, measured by the Kullback-Leibler (KL) divergence, decays inversely with the number of iterations $T$ and scales linearly with the mutual information between tokens in the target text sequence. In particular, we establish matching upper and lower bounds, up to some constant factor, to demonstrate the tightness of our convergence analysis. These results offer novel theoretical insights into the practical effectiveness of diffusion language models.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは近代的な生成モデルのための強力なパラダイムとして登場し、大きな言語モデル(LLM)の強力な可能性を示している。 トークンを逐次生成する従来の自己回帰(AR)モデルとは異なり、拡散モデルは並列トークンサンプリングを可能にし、より高速な生成と左から右への生成制約を排除する。 実験的な成功にもかかわらず、拡散モデルアプローチの理論的理解はいまだに未発達である。 本研究では,情報理論の観点から拡散言語モデルの収束保証を開発する。 解析により,KL(Kullback-Leibler)の発散によって測定されたサンプリング誤差は,反復数$T$で逆向きに減衰し,ターゲットテキストシーケンス内のトークン間の相互情報と線形にスケールすることを示した。 特に、収束解析の厳密性を示すために、いくつかの定数係数まで、上界と下界の整合性を確立する。 これらの結果は拡散言語モデルの実用性に関する新たな理論的洞察を与える。

関連論文リスト

• Continuous Diffusion Model for Language Modeling [57.396578974401734]
  離散データに対する既存の連続拡散モデルは、離散的アプローチと比較して性能が限られている。 本稿では,下層の分類分布の幾何学を組み込んだ言語モデリングのための連続拡散モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T08:54:29Z)
• Energy-Based Diffusion Language Models for Text Generation [126.23425882687195]
  エネルギーベース拡散言語モデル(Energy-based Diffusion Language Model, EDLM)は、拡散ステップごとに全シーケンスレベルで動作するエネルギーベースモデルである。 我々のフレームワークは、既存の拡散モデルよりも1.3$times$のサンプリングスピードアップを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T17:25:56Z)
• Diffusion of Thoughts: Chain-of-Thought Reasoning in Diffusion Language Models [100.53662473219806]
  Diffusion-of-Thought (DoT) は、拡散モデルとChain-of-Thoughtを統合する新しいアプローチである。 DoTは、拡散言語モデルを通じて、時間とともに推論ステップが拡散することを可能にする。 本研究は,多桁乗算,論理学,小学校数学におけるDoTの有効性を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:23:28Z)
• A Survey of Diffusion Models in Natural Language Processing [11.233768932957771]
  拡散モデルは、ネットワークや多様体にまたがる情報や信号の拡散を捉える。 本稿は,NLPで使用される拡散モデルの異なる定式化,その強度と限界,それらの応用について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T03:25:32Z)
• Information-Theoretic Diffusion [18.356162596599436]
  拡散モデルのデノイングは密度モデリングや画像生成において大きな進歩をもたらした。 情報理論における古典的な結果にインスパイアされた拡散モデルのための新しい数学的基礎を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T23:03:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。