Fugu-MT 論文翻訳(概要): Decentralized Autoregressive Generation

論文の概要: Decentralized Autoregressive Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03184v1
Date: Tue, 06 Jan 2026 17:07:27 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-07 17:02:13.034114
Title: Decentralized Autoregressive Generation
Title（参考訳）: 分散型自己回帰生成
Authors: Stepan Maschan, Haoxuan Qu, Jun Liu,
Abstract要約: 本稿では,自己回帰生成の分散化に関する理論的解析を行う。本稿では,確率生成速度を専門フローの線形結合として表現することにより,分散離散フローマッチングの目的を定義する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.802706750717961
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a theoretical analysis of decentralization of autoregressive generation. We define the Decentralized Discrete Flow Matching objective, by expressing probability generating velocity as a linear combination of expert flows. We also conduct experiments demonstrat- ing the equivalence between decentralized and centralized training settings for multimodal language models across diverse set of benchmarks. Specifically, we compare two distinct paradigms: LLaVA and InternVL 2.5-1B, which uses a fixed CLIP vision encoder and per- forms full-parameter fine-tuning (ViT+MLP+LLM) during the instruction tuning stage.
Abstract（参考訳）: 本稿では,自己回帰生成の分散化に関する理論的解析を行う。本稿では,確率生成速度を専門フローの線形結合として表現することにより,分散離散フローマッチングの目的を定義する。また,マルチモーダル言語モデルの分散トレーニング設定と集中トレーニング設定の等価性を,様々なベンチマークで検証する実験を行った。具体的には、LLaVAとInternVL 2.5-1Bの2つの異なるパラダイムを比較し、CLIPビジョンエンコーダと命令チューニング段階でのフルパラメータ微調整(ViT+MLP+LLM)について比較する。

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