論文の概要: Generation Order and Parallel Decoding in Masked Diffusion Models: An Information-Theoretic Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00286v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 20:15:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.094582
• Title: Generation Order and Parallel Decoding in Masked Diffusion Models: An Information-Theoretic Perspective
• Title（参考訳）: マスケ拡散モデルにおける生成順序と並列復号:情報理論の観点から
• Authors: Shaorong Zhang, Longxuan Yu, Rob Brekelmans, Luhan Tang, Salman Asif, Greg Ver Steeg,
• Abstract要約: Masked Diffusion Models (MDMs) は、逐次決定論のトレードオフによって推論を著しく加速する。 我々は,2つの障害源である順序感度と並列化バイアスを分離し,解析するための統合情報理論フレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.942478643768144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Masked Diffusion Models (MDMs) significantly accelerate inference by trading off sequential determinism. However, the theoretical mechanisms governing generation order and the risks inherent in parallelization remain under-explored. In this work, we provide a unified information-theoretic framework to decouple and analyze two fundamental sources of failure: order sensitivity and parallelization bias. Our analysis yields three key insights: (1) The benefits of Easy-First decoding (prioritizing low-entropy tokens) are magnified as model error increases; (2) factorized parallel decoding introduces intrinsic sampling errors that can lead to arbitrary large Reverse KL divergence, capturing "incoherence" failures that standard Forward KL metrics overlook; and (3) while verification can eliminate sampling error, it incurs an exponential cost governed by the total correlation within a block. Conversely, heuristics like remasking, though computationally efficient, cannot guarantee distributional correctness. Experiments on a controlled Block-HMM and large-scale MDMs (LLaDA) for arithmetic reasoning validate our theoretical framework.
• Abstract（参考訳）: Masked Diffusion Models (MDMs) は、逐次決定論のトレードオフによって推論を著しく加速する。 しかし、生成順序と並列化に固有のリスクを規定する理論的メカニズムはいまだ解明されていない。 本研究では,2つの障害源である順序感度と並列化バイアスを分離・解析する統合情報理論フレームワークを提案する。 本分析では, モデル誤差の増加に伴い, 簡易復号化(低エントロピートークンの優先順位付け)の利点が拡大され, 2) 分解並列復号化は, 任意の大きな逆KL分散に繋がる本質的なサンプリング誤差を導入し, 標準のフォワードKLメトリクスが見落としている「不整合(incoherence)」障害を捕捉し, (3) 検証によってサンプリングエラーを排除できる一方で, ブロック内の全相関に支配される指数的コストを発生させる。 逆に、リマキングのようなヒューリスティックスは、計算的に効率的ではあるが、分布の正しさを保証できない。 算術的推論のための制御ブロック-HMMと大規模MDM(LLaDA)の実験は、我々の理論的枠組みを検証する。

関連論文リスト

• Learning Causality for Longitudinal Data [1.2691047660244335]
  この論文は、高次元の時間変化データにおける因果推論と因果表現学習の手法を開発する。 最初のコントリビューションは、個別処理効果(ITE)を推定するモデルであるCDVAE(Causal Dynamic Variational Autoencoder)の導入である。 第2のコントリビューションでは,Contrastive Predictive Coding (CPC) とInfoMaxによって強化された RNN に基づく長期的反事実回帰のための効率的なフレームワークを提案する。 第3のコントリビューションは、潜伏が観察された変数にどのように現れるかに対処することでCRLを前進させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-04T16:51:49Z)
• Scalable, Explainable and Provably Robust Anomaly Detection with One-Step Flow Matching [14.503330877000758]
  Time-Conditioned Contraction Matching is a novel method for semi-supervised anomaly detection in tabular data。 これは、確率分布間の速度場を学習する最近の生成モデリングフレームワークであるフローマッチングにインスパイアされている。 ADBenchベンチマークの大規模な実験により、TCCMは検出精度と推論コストのバランスが良好であることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-21T06:26:38Z)
• Beyond Surface Reasoning: Unveiling the True Long Chain-of-Thought Capacity of Diffusion Large Language Models [54.81955614221652]
  同時トークン更新を可能にする並列デコード。厳格な推論にしばしば必要とされる因果順序と競合する。 単純な推論タスクと複雑な推論タスクの両方において、DLLMは直接決定可能な出力に対してのみ真の並列性を示すことを示す。 そこで本研究では,PSCによる非効率性と非効率性を低減するために,いくつかの実用的な緩和,並列指向プロンプト,拡散早期停止,並列スケーリングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-10T16:58:14Z)
• Theoretical Benefit and Limitation of Diffusion Language Model [47.579673047639126]
  拡散言語モデルは、テキスト生成の有望なアプローチとして現れてきた。 本稿では,広く使われている拡散言語モデルMasked Diffusion Model(MDM)の厳密な理論的解析について述べる。 我々の分析は、MDMの利点と限界を理解するための最初の理論的基盤を確立している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T18:59:47Z)
• Bridging Internal Probability and Self-Consistency for Effective and Efficient LLM Reasoning [53.25336975467293]
  パープレキシティや自己整合性などの手法の第一理論誤差分解解析について述べる。 パープレキシティ法は、適切な整合関数が存在しないため、かなりのモデル誤差に悩まされる。 本稿では、自己整合性とパープレキシティを統合したReasoning-Pruning Perplexity Consistency(RPC)と、低確率推論経路を排除したReasoning Pruningを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-01T18:09:49Z)
• Rectified Diffusion Guidance for Conditional Generation [94.83538269086613]
  CFGの背後にある理論を再検討し、不適切な組合せ係数(textiti.e.)が生成分布を期待的にシフトさせることを厳密に確認する。 提案手法は, 強みを考慮すれば, textbftextitform ソリューションが有効であることを示す。 実世界のデータに関する実証的な証拠は、我々の設計と既存の最先端拡散モデルとの整合性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T13:41:32Z)

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。