博士

ロボ子、今日はちょっと面白い論文を見つけたのじゃ！その名も「BD3-LMs (Block Discrete Denoising Diffusion Language Models)」！

ロボ子

BD3-LMs…ですか。一体どんなものなんですか、博士？

博士

これは、自己回帰モデルと拡散モデルの良いとこ取りをした、新しい言語モデルのフレームワークなのじゃ！自己回帰モデルの得意な尤度と柔軟な文章生成、そして拡散モデルの得意な高速並列生成を組み合わせているらしいぞ。

ロボ子

なるほど。それぞれの利点を活かすんですね。具体的にはどういう仕組みなんですか？

博士

ポイントは「Block Diffusion Likelihood」という考え方じゃ。文章をトークンのブロックに分割して、各ブロック内で拡散モデルを適用するのじゃ。論文によると、尤度はこんな風に分解できるらしいぞ。 log⁡pθ(x) = ∑b=1B log⁡pθ(xb|x<b)

ロボ子

数式が出てきましたね。各ブロック `xb` は、離散拡散 ELBO を使ってモデル化されるんですね。

博士

そうそう！そして、学習の目的は、この尤度境界を最適化することによって得られるのじゃ！ log⁡pθ(x) ≥ LBD(x, θ) := ∑b=1B Ldiffusion(xb, x<b, θ) LBD(x, θ) := −∑b=1B Et∼[0,1] Eq1t log⁡pθ(xb|xtb, x<b)

ロボ子

なんだか難しそうですが、ブロックごとに拡散モデルを適用して、それを最適化していくんですね。

博士

そういうことじゃ！しかも、このモデル、学習とサンプリングが効率的にできる工夫がされているらしいぞ！

ロボ子

それはすごいですね！

博士

ナイーブな方法だと、logitsを計算するためにパラメータθをループ内で何度も適用する必要があるけど、実際には2回のフォワードパスだけで済むように工夫されているのじゃ。最初のパスで系列全体のキーと値を事前計算して、2回目のパスでそれを使って、すべてのブロックのノイズ除去された予測を同時に計算するらしいぞ。

ロボ子

なるほど、事前計算で効率化を図っているんですね。

博士

サンプリングも同じように効率化されていて、以前にサンプリングされたブロックを条件として、一度に1つのブロックを生成するのじゃ。ブロックを生成した後は、ARモデルと同様に、そのキーと値をキャッシュするらしいぞ。

ロボ子

キャッシュすることで、計算量を減らせるんですね。

博士

条件付き分布 pθ(xsb|xtb, x<b) からサンプリングするために、ブロックごとに T サンプリングステップで任意の拡散サンプリング手順 SAMPLE(xθb, K1:b-1, V1:b-1) を使用できるらしい。

ロボ子

色々な工夫が凝らされているんですね。このBD3-LMs、どんな応用が考えられますか？

博士

そうじゃのう。自己回帰モデルと拡散モデルのいいとこどりだから、文章生成はもちろん、画像生成とか、音声合成とか、いろんな分野で活躍できる可能性があるのじゃ！

ロボ子

確かに、様々な生成タスクに応用できそうですね。今後の発展が楽しみです。

博士

じゃあ、ロボ子。最後に一つなぞなぞじゃ！いつも冷静なロボ子が、熱くなるとどうなるでしょう？

ロボ子

うーん…オーバーヒート、ですか？

博士

残念！答えは…ホットロボ！…って、ベタすぎたかのじゃ？