論文の概要: Deconstructing Generative Diversity: An Information Bottleneck Analysis of Discrete Latent Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01831v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 16:13:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.949305
• Title: Deconstructing Generative Diversity: An Information Bottleneck Analysis of Discrete Latent Generative Models
• Title（参考訳）: 生成多様性のデコンストラクション:離散潜在生成モデルの情報ボトルネック解析
• Authors: Yudi Wu, Wenhao Zhao, Dianbo Liu,
• Abstract要約: 生成の多様性は、AR、MIM、Diffusionのような個別の遅延生成モデルによって大きく異なる。 本稿では,情報ボトルネック(IB)理論に基づく診断フレームワークを提案し,その振る舞いを解明する基盤となる戦略を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.138804085040435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative diversity varies significantly across discrete latent generative models such as AR, MIM, and Diffusion. We propose a diagnostic framework, grounded in Information Bottleneck (IB) theory, to analyze the underlying strategies resolving this behavior. The framework models generation as a conflict between a 'Compression Pressure' - a drive to minimize overall codebook entropy - and a 'Diversity Pressure' - a drive to maximize conditional entropy given an input. We further decompose this diversity into two primary sources: 'Path Diversity', representing the choice of high-level generative strategies, and 'Execution Diversity', the randomness in executing a chosen strategy. To make this decomposition operational, we introduce three zero-shot, inference-time interventions that directly perturb the latent generative process and reveal how models allocate and express diversity. Application of this probe-based framework to representative AR, MIM, and Diffusion systems reveals three distinct strategies: "Diversity-Prioritized" (MIM), "Compression-Prioritized" (AR), and "Decoupled" (Diffusion). Our analysis provides a principled explanation for their behavioral differences and informs a novel inference-time diversity enhancement technique.
• Abstract（参考訳）: 生成の多様性は、AR、MIM、Diffusionのような個別の遅延生成モデルによって大きく異なる。 本稿では,情報ボトルネック(IB)理論に基づく診断フレームワークを提案し,その振る舞いを解明する基盤となる戦略を解析する。 フレームワークは、コードブックのエントロピーを最小化するドライブである「圧縮圧力」と、入力を与えられた条件付きエントロピーを最大化するドライブである「ダイバーシティ圧力」の競合として生成する。 さらに、この多様性を、高レベルの生成戦略の選択を表す「パス多様性」と、選択した戦略を実行する際のランダム性である「実行多様性」の2つの主要なソースに分解する。 この分解を運用するために、我々は3つのゼロショット推論時間介入を導入し、遅延生成過程を直接摂動させ、モデルがどのように多様性を割り当て、表現するかを明らかにする。 このプローブベースのフレームワークをAR、MIM、拡散システムに応用すると、"ダイバーシティ・プリオライト化"(MIM)、"圧縮・プリオライト化"(AR)、"デカップリング"(拡散)の3つの異なる戦略が明らかになる。 本分析では, 行動の違いを原理的に説明し, 新たな推論時多様性向上技術について報告する。

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