Strengths and limitations of diffusion language models – sean goedecke
a year ago
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- 扩散模型在每一步生成完整输出，不同于自回归模型逐标记生成的方式。
- 扩散模型可以并行生成最终标记序列的正确部分，从而提高生成速度。
- 它们可以通过减少训练时的迭代次数来生成速度更快但质量较低的输出。
- 扩散模型总是生成固定长度的输出，这与自回归模型在速度和质量上的影响不同。
- 由于需要在每次去噪过程中重新计算注意力机制，扩散模型在处理长上下文窗口时速度较慢。
- 目前尚不清楚扩散模型是否能像自回归模型那样有效推理，因为其逐块生成的方式可能不支持在输出过程中改变决策。
- 扩散模型内部可以使用Transformer预测噪声，但其整体架构决定了主要行为特征。
- 关键优势包括并行标记生成的速度优势，以及可调节的质量与速度权衡。
- 局限性包括对短输出可能效率较低，以及在长上下文处理和推理方面存在挑战。