多模态扩散模型开始爆发,这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
多模态扩散模型开始爆发,这次是高速可控还能学习推理的LaViDa近段时间,已经出现了不少基于扩散模型的语言模型,而现在,基于扩散模型的视觉-语言模型(VLM)也来了,即能够联合处理视觉和文本信息的模型。今天我们介绍的这个名叫 LaViDa,继承了扩散语言模型高速且可控的优点,并在实验中取得了相当不错的表现。
来自主题: AI技术研报
8046 点击 2025-06-01 17:58
近段时间,已经出现了不少基于扩散模型的语言模型,而现在,基于扩散模型的视觉-语言模型(VLM)也来了,即能够联合处理视觉和文本信息的模型。今天我们介绍的这个名叫 LaViDa,继承了扩散语言模型高速且可控的优点,并在实验中取得了相当不错的表现。
首个用于加速扩散式大语言模型(diffusion-based Large Language Models, 简称 dLLMs)推理过程的免训练方法。
近年来,思维链在大模型训练和推理中愈发重要。近日,西湖大学 MAPLE 实验室齐国君教授团队首次提出扩散式「发散思维链」—— 一种面向扩散语言模型的新型大模型推理范式。该方法将反向扩散过程中的每一步中间结果都看作大模型的一个「思考」步骤,然后利用基于结果的强化学习去优化整个生成轨迹,最大化模型最终答案的正确率。
块离散去噪扩散语言模型(BD3-LMs)结合自回归模型和扩散模型的优势,解决了现有扩散模型生成长度受限、推理效率低和生成质量低的问题。通过块状扩散实现任意长度生成,利用键值缓存提升效率,并通过优化噪声调度降低训练方差,达到扩散模型中最高的预测准确性,同时生成效率和质量优于其他扩散模型。