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扩散驱动：下一个令牌预测满序列扩散
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了扩散模型在文本生成任务中的应用，提出了SeqDiffuSeq和自条件嵌入扩散等改进方法，展示了其在生成质量和推理速度上的优势，表明扩散模型在自然语言处理领域的良好性能。
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关键要点
- DiffuSeq 是一种用于序列到序列文本生成任务的扩散模型，性能优于六种基线模型。
- SeqDiffuSeq 结合自适应噪声调度技术和自编码器变压器架构，表现出良好的去噪声函数建模能力。
- 提出了 '距离惩罚' 和 '自适应衰减采样' 方法，能够在保证性能的情况下加速推理速度。
- TimeDiff 是基于非自回归扩散模型的时间序列预测模型，展示了高质量的预测能力。
- 自条件嵌入扩散模型在令牌嵌入上运行，能够生成与自回归语言模型相当的样本，并在推断时间上更高效。
- LinDiff 模型实现了快速推理和高采样质量，能够合成高质量的语音。
- Masked-Diffuse LM 通过语言学特征和软掩蔽提高了文本生成的效率。
- FIFO-Diffusion 方法用于文本条件视频生成，能够生成无限长视频并减小训练与推理之间的差距。
❓
延伸问答
扩散模型在文本生成任务中的优势是什么？
扩散模型在文本生成任务中表现出优于六种基线模型的性能和高多样性。
SeqDiffuSeq模型的主要特点是什么？
SeqDiffuSeq结合自适应噪声调度技术和自编码器变压器架构，具有良好的去噪声函数建模能力。
如何加速扩散模型的推理速度？
通过引入'距离惩罚'和'自适应衰减采样'方法，可以在保证性能的情况下加速推理速度100倍至200倍。
TimeDiff模型的应用是什么？
TimeDiff是一种基于非自回归扩散模型的时间序列预测模型，能够实现高质量的时间序列预测。
自条件嵌入扩散模型的优势是什么？
自条件嵌入扩散模型在令牌嵌入上运行，生成的样本与自回归语言模型相当，并且推断时间更高效。
FIFO-Diffusion方法的主要功能是什么？
FIFO-Diffusion方法用于文本条件视频生成，能够生成无限长视频并减小训练与推理之间的差距。
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