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Talk預(yù)告 | 麻省理工學(xué)院周偲: 擴(kuò)散語(yǔ)言模型新范式 - 生成和推理的基礎(chǔ)理論與方法

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本期為TechBeat人工智能社區(qū)725線上Talk。

北京時(shí)間11月12日(周三) 20:00,麻省理工學(xué)院博士生周偲的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開(kāi)播!

他與大家分享的主題是:擴(kuò)散語(yǔ)言模型新范式 - 生成和推理的基礎(chǔ)理論與方法,屆時(shí)他將分析自回歸模型、離散擴(kuò)散模型、連續(xù)擴(kuò)散模型和循環(huán)Transformer的表達(dá)能力,并提出多個(gè)新的擴(kuò)散語(yǔ)言生成和推理范式,包括任意過(guò)程生成、層次化擴(kuò)散語(yǔ)言模型(HDLM)和協(xié)同進(jìn)化的連續(xù)-離散擴(kuò)散模型(CCDD)。

Talk·信息

主題:擴(kuò)散語(yǔ)言模型新范式 - 生成和推理的基礎(chǔ)理論與方法

嘉賓:麻省理工學(xué)院 · 博士生 - 周偲

時(shí)間:北京時(shí)間11月12日(周三) 20:00

地點(diǎn):TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

Talk·介紹

自回歸大語(yǔ)言模型目前取得了巨大的成功,但面對(duì)復(fù)雜問(wèn)題如數(shù)獨(dú)時(shí)仍很難高效解決。近段時(shí)間來(lái),擴(kuò)散語(yǔ)言模型獲得了極大關(guān)注,并且在結(jié)構(gòu)化或復(fù)雜問(wèn)題中顯著好于自回歸模型。但是基于掩碼的離散擴(kuò)散模型表達(dá)能力依然有限并有諸多實(shí)際上的不足。我們首先詳盡分析了自回歸模型、離散擴(kuò)散模型、連續(xù)擴(kuò)散模型和循環(huán)Transformer的表達(dá)能力,并提出了多個(gè)新的擴(kuò)散語(yǔ)言生成和推理范式,包括任意過(guò)程生成、層次化擴(kuò)散語(yǔ)言模型(HDLM)和協(xié)同進(jìn)化的連續(xù)-離散擴(kuò)散模型(CCDD)。

Talk大綱

1. 背景:

自回歸模型和基于掩碼的離散擴(kuò)散模型的基本概念與局限性

2. Any process generation:

基于計(jì)算復(fù)雜性理論,提出了任意過(guò)程生成(包括重掩碼、刪除和插入等),并徹底分析了幾種范式的表達(dá)能力。

3. HDLM:

提出了層次化擴(kuò)散語(yǔ)言模型,給出了完整的diffusion ELBO推導(dǎo)和高效實(shí)現(xiàn),并在理論和實(shí)驗(yàn)中均優(yōu)于傳統(tǒng)的掩碼擴(kuò)散語(yǔ)言模型。

4. CCDD:

詳盡比較了離散擴(kuò)散、連續(xù)擴(kuò)散和循環(huán)Transformer的表達(dá)能力和實(shí)際可訓(xùn)練性,提出了協(xié)同進(jìn)化的連續(xù)-離散擴(kuò)散模型,兼具更強(qiáng)的理論表達(dá)能力和更好的可訓(xùn)練、可采樣性。

Talk·預(yù)習(xí)資料


論文鏈接: https://arxiv.org/pdf/ 2510.06190


論文鏈接: https://arxiv.org/abs/ 2510.08632


論文鏈接: https://arxiv.org/abs/2510.03206




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Talk·嘉賓介紹


周偲???????????

麻省理工學(xué)院 · 博士生
???


周偲是麻省理工學(xué)院的二年級(jí)博士生,隸屬于計(jì)算機(jī)和人工智能實(shí)驗(yàn)室,導(dǎo)師為T(mén)ommi Jaakkola和Stephen Bates。主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí),生成模型(包括擴(kuò)散模型和大語(yǔ)言模型)以及科學(xué)應(yīng)用。以第一作者或主要貢獻(xiàn)者身份在國(guó)際人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)頂會(huì)如ICML, NeurIPS, AISTATS, EMNLP等發(fā)表論文十余篇。在博士之前,以最高榮譽(yù)本科畢業(yè)于清華大學(xué)自動(dòng)化系,輔修統(tǒng)計(jì)學(xué)并是通用人工智能實(shí)驗(yàn)班的一員。此外曾于微軟研究院實(shí)習(xí),在本科期間曾與北京大學(xué)張牧涵老師、清華大學(xué)黃高老師、加州大學(xué)圣地亞哥分校Yusu Wang和Rose Yu老師合作。

個(gè)人主頁(yè): https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=45878 https://homepage.zhouc.ai ????

-The End-


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