論文の概要: Inference-Time Scaling of Diffusion Language Models with Particle Gibbs Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08390v1
• Date: Fri, 11 Jul 2025 08:00:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.288205
• Title: Inference-Time Scaling of Diffusion Language Models with Particle Gibbs Sampling
• Title（参考訳）: 粒子ギブリングを用いた拡散言語モデルの推論時間スケーリング
• Authors: Meihua Dang, Jiaqi Han, Minkai Xu, Kai Xu, Akash Srivastava, Stefano Ermon,
• Abstract要約: 離散拡散モデルに対する粒子ギブズサンプリングに基づく新しい推論時間スケーリング手法を提案する。 提案手法は,報酬誘導テキスト生成タスクにおける事前推定時間戦略を常に上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.640128548633946
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Discrete diffusion models have emerged as a powerful paradigm for language modeling, rivaling auto-regressive models by training-time scaling. However, inference-time scaling in discrete diffusion models remains relatively under-explored. In this work, we study sampling-based approaches for achieving high-quality text generation from discrete diffusion models in reward-guided settings. We introduce a novel inference-time scaling approach based on particle Gibbs sampling for discrete diffusion models. The particle Gibbs sampling algorithm iteratively refines full diffusion trajectories using conditional Sequential Monte Carlo as its transition mechanism. This process ensures that the updated samples progressively improve and move closer to the reward-weighted target distribution. Unlike existing inference-time scaling methods, which are often limited to single diffusion trajectories, our approach leverages iterative refinement across multiple trajectories. Within this framework, we further analyze the trade-offs between four key axes for inference-time scaling under fixed compute budgets: particle Gibbs iterations, particle count, denoising steps, and reward estimation cost. Empirically, our method consistently outperforms prior inference-time strategies on reward-guided text generation tasks, achieving significant improvement in accuracy under varying compute budgets.
• Abstract（参考訳）: 離散拡散モデルは、訓練時間スケーリングによる自己回帰モデルに対抗して、言語モデリングの強力なパラダイムとして登場した。 しかし、離散拡散モデルにおける推論時間スケーリングは、いまだに未解明のままである。 本研究では,報酬誘導環境下での離散拡散モデルから高品質なテキスト生成を実現するためのサンプリングベースアプローチについて検討する。 離散拡散モデルに対する粒子ギブズサンプリングに基づく新しい推論時間スケーリング手法を提案する。 粒子ギブスサンプリングアルゴリズムは、条件付きシークエンシャルモンテカルロを遷移機構とする完全な拡散軌道を反復的に洗練する。 このプロセスにより、更新されたサンプルが徐々に改善され、報酬重み付けされたターゲット分布に近づくことが保証される。 単一拡散軌跡に制限される既存の推論時間スケーリング法とは異なり、本手法は複数の軌跡にまたがる反復的洗練を利用する。 この枠組みでは、固定された計算予算下での推論時間スケーリングのための4つの重要な軸間のトレードオフを、パーティクルギブズ反復、パーティクルカウント、デノイングステップ、報酬推定コストの4つで分析する。 実験的に,提案手法は報酬誘導テキスト生成タスクの事前推定時戦略を常に上回り,計算予算の異なる場合の精度を大幅に向上させる。

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