Skalierung über maskierte Diffusions-Sprachmodelle hinaus
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Aktuelle Forschungen zeigen, dass Masked Diffusionsmodelle zwar derzeit in Bezug auf Perplexität die besten Ergebnisse erzielen, jedoch ihre FLOPs-Effizienz um 12 % gesteigert werden kann, wenn ein Kreuzentropie-Trainingsziel verwendet wird. Die Studie stellt die Annahme in Frage, dass Perplexität ein verlässliches Maß zum Vergleich verschiedener Diffusionsmodelle ist. Besonders bemerkenswert ist, dass das Uniform-State-Diffusionsmodell auf dem GSM8K-Benchmark sowohl autoregressive als auch Masked Diffusionsmodelle trotz einer niedrigeren Perplexität übertroffen hat. Vollständige Details und Ressourcen sind auf der Projektseite verfügbar.
Neue Erkenntnisse stellen die Dominanz von Masked Diffusion-Sprachmodellen in Frage
Neueste Forschungsergebnisse zeigen, dass Masked Diffusion-Modelle bei der Ausbildung mit einem Kreuzentropie-Ziel etwa 12 % effizienter in Bezug auf Gleitkommaoperationen (FLOPs) sind. Diese Studie stellt die erste umfassende Analyse der Skalierungsgesetze für uniforme Zustände und interpolierende diskrete Diffusionsmethoden dar.
Bei einer Skalierung auf 1,7 Milliarden Parameter übertrafen uniforme Zustandsdiffusionsmodelle sowohl autoregressive als auch Masked Diffusion-Modelle im GSM8K-Benchmark, trotz einer höheren Validierungsperplexität. Dieses Ergebnis stellt die Annahme in Frage, dass Masked Diffusion die definitive Zukunft des Diffusions-Sprachmodells ist.
Die Forschung legt nahe, dass die Metriken zur Bewertung der Modell-Effektivität neu bewertet werden sollten, da die ausschließliche Verlass auf Perplexität möglicherweise nicht das gesamte praktische Potenzial eines Modells erfasst.
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📰 Originalquelle: https://arxiv.org/abs/2602.15014v1
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