Scalare oltre i modelli di linguaggio a diffusione mascherata
Immagine generata da Gemini AI
Recenti ricerche rivelano che i modelli di diffusione mascherata, attualmente in testa per quanto riguarda i punteggi di perplexity, possono essere migliorati del 12% in termini di efficienza di FLOPs utilizzando un obiettivo di addestramento basato sulla cross-entropia. Lo studio mette in discussione l'idea che la perplexity sia un indicatore affidabile per confrontare diversi modelli di diffusione. È interessante notare che il modello di diffusione a stato uniforme ha superato sia i modelli autoregressivi che quelli di diffusione mascherata nel benchmark GSM8K, nonostante presentasse una perplexity inferiore. Maggiori dettagli e risorse sono disponibili nella loro pagina di progetto.
Nuove Intuizioni Sfida la Dominanza dei Modelli Linguistici a Diffusione Mascherata
Ricerche recenti rivelano che i modelli di diffusione mascherata raggiungono un'efficienza superiore di circa il 12% nelle operazioni in virgola mobile (FLOPs) quando addestrati con un obiettivo di entropia incrociata. Questo studio rappresenta la prima analisi completa delle leggi di scaling per i metodi di diffusione a stato uniforme e discreta interpolante.
Quando scalati a 1,7 miliardi di parametri, i modelli di diffusione a stato uniforme hanno superato sia i modelli autoregressivi che i modelli di diffusione mascherata nel benchmark GSM8K, nonostante una maggiore perplexity di validazione. Questa scoperta mette in discussione l'assunzione che la diffusione mascherata sia il futuro definitivo per la modellazione linguistica a diffusione.
La ricerca suggerisce una rivalutazione delle metriche utilizzate per valutare l'efficacia dei modelli, indicando che fare affidamento esclusivamente sulla perplexity potrebbe non catturare appieno il potenziale pratico di un modello.
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📰 Fonte originale: https://arxiv.org/abs/2602.15014v1
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