扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反

本工作来自北京大学智能学院贺笛老师课题组与蚂蚁集团武威团队。贺笛老师在机器学习领域获得过多项荣誉，包括 ICLR 2023 杰出论文奖与 ICLR 2024 杰出论 文奖提名。 扩散模型近年来在图像生成领域取得了令人瞩目的成就，其生成图像的质量和多样性令人惊叹。这自然引发了人们的思考：这种强大的生成范式能否迁移到文本 领域，挑战甚至取代目前主流的自回归语言模型？扩散语言模型（Diffusion Language Models）凭借其并行生成多个词元的潜力，似乎预示着文本生成领域的一场 效率革命。然而，这一前景是否真的如此美好？ 来自北京大学和蚂蚁集团的最新研究表明，答案远非简单的 "是" 或 "否"，在某些关键场景下，结论甚至可能恰 恰相反。 | Guhao Feng* | Yihan Geng* | Jian Guan | Wei Wu | Liwei Wang | | --- | --- | --- | --- | --- | | Peking University | Peking University | Ant Group | Ant Group | Peking University | 论文标题 ...