(AI Gen)Diffusion LLM - 扩散模型在语言建模中的应用
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Diffusion LLM（扩散语言模型）是将扩散模型的思想应用到自然语言处理领域的一种新型语言建模方法。与传统的自回归语言模型（如 GPT）不同，扩散语言模型通过迭代去噪的方式生成文本。
1. 背景介绍
1.1 传统语言模型的局限性
自回归语言模型（Autoregressive LM）如 GPT 系列在文本生成任务上取得了巨大成功，但存在以下局限：
- 单向生成：只能从左到右生成，难以进行全局优化
- 曝光偏差（Exposure Bias）：训练时使用真实数据，推理时使用自己生成的数据
- 难以编辑：生成后难以修改中间部分的内容
- 缺乏灵活性：无法并行生成或条件生成
1.2 扩散模型的优势
扩散模型在图像生成领域（如 DALL-E 2、Stable Diffusion）取得了巨大成功，具有以下优势：
- 非自回归生成：可以并行生成所有 token
- 迭代优化：通过多步去噪逐步提升质量
- 灵活的条件控制：易于加入各种条件信号
- 可编辑性：可以对生成结果的部分进行修改
2. Diffusion LLM 核心原理
2.1 基本框架
Diffusion LLM 的核心思想是将离散的文本 token 序列转换为连续空间，然后应用扩散过程：
前向扩散过程（Forward Process）：
\[q(x_t|x_{t-1}) = \mathcal{N}(x_t; \sqrt{1-\beta_t}x_{t-1}, \beta_t I)\]其中 (x_0) 是原始文本的 embedding 表示，通过逐步添加噪声，最终得到纯噪声 (x_T \sim \mathcal{N}(0, I))。
反向去噪过程（Reverse Process）：
\[p_\theta(x_{t-1}|x_t) = \mathcal{N}(x_{t-1}; \mu_\theta(x_t, t), \Sigma_\theta(x_t, t))\]模型学习从噪声 (x_T) 逐步去噪，恢复出原始文本 (x_0)。
2.2 离散化处理
由于文本是离散的 token 序列，需要特殊处理：
- Embedding 空间扩散：在连续的 embedding 空间进行扩散
- 舍入操作：生成后将连续 embedding 映射回离散 token
- 吸收状态：使用特殊的吸收状态作为”完全噪声”状态
2.3 训练目标
简化的训练目标（去噪得分匹配）：
\[\mathcal{L} = \mathbb{E}_{t, x_0, \epsilon}\left[\|\epsilon - \epsilon_\theta(x_t, t)\|^2\right]\]其中 $\epsilon_\theta$ 是噪声预测网络，$x_t = \sqrt{\bar{\alpha}_t}x_0 + \sqrt{1-\bar{\alpha}_t}\epsilon$
3. 主要方法与模型
3.1 Diffusion-LM (2022)
论文：Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation
核心创新：
- 在连续的 word embedding 空间进行扩散
- 使用 rounding 技术将连续 embedding 映射回离散 token
- 支持多种可控文本生成（情感、句法等）
模型架构：
- Encoder-decoder Transformer 作为去噪网络
- 时间步 (t) 通过 positional encoding 注入
3.2 Analog Bits (2023)
论文：Analog Bits: Generating Discrete Data using Diffusion Models with Self-Conditioning
核心创新：
- 提出 “analog bits” 表示方法
- Self-conditioning：使用前一步的预测作为当前步的条件
- 在离散空间直接建模，避免 embedding 空间的连续性假设
3.3 SEDD (2023)
论文：SEDD: Score Entropy Discrete Diffusion
核心创新：
- 完全在离散空间建模
- 使用吸收状态（absorbing state）作为噪声状态
- Score-based 离散扩散框架
扩散过程： \(q(x_t|x_{t-1}) = (1-\beta_t)\delta_{x_{t-1}} + \beta_t \text{Uniform}(\text{vocab})\)
3.4 DiffuSeq (2023)
论文：DiffuSeq: Sequence to Sequence Text Generation with Diffusion Models
核心创新：
- 专注于 seq2seq 任务（翻译、摘要等）
- 部分去噪：从部分噪声开始而非纯噪声
- 自适应噪声调度
4. 关键技术
4.1 噪声调度（Noise Schedule）
文本扩散模型需要特殊的噪声调度策略：
- Cosine Schedule：(\bar{\alpha}_t = \cos^2(\frac{t/T + s}{1+s} \cdot \frac{\pi}{2}))
- Adaptive Schedule：根据文本长度和任务动态调整
4.2 条件生成
Diffusion LLM 支持多种条件控制：
Classifier Guidance： \(\nabla_{x_t} \log p(x_t|c) = \nabla_{x_t} \log p(x_t) + s \cdot \nabla_{x_t} \log p(c|x_t)\)
Classifier-Free Guidance： \(\tilde{\epsilon}_\theta(x_t, c) = \epsilon_\theta(x_t, \emptyset) + s \cdot (\epsilon_\theta(x_t, c) - \epsilon_\theta(x_t, \emptyset))\)
4.3 加速采样
由于扩散模型需要多步迭代，推理速度较慢：
- DDIM：确定性采样，减少步数
- 知识蒸馏：训练单步或少步生成模型
- 渐进式蒸馏：逐步减少采样步数
5. 应用场景
5.1 可控文本生成
Diffusion LLM 在可控生成方面表现优异：
- 情感控制：生成指定情感的文本
- 句法控制：控制句子结构（如被动语态）
- 长度控制：精确控制生成文本长度
- 关键词约束：保证特定词汇出现
5.2 文本编辑与修复
- 文本填空（Text Infilling）：填补文本中的空白
- 文本改写（Paraphrasing）：保持语义的文本重写
- 去噪：修正文本中的错误
5.3 Seq2Seq 任务
- 机器翻译：支持双向翻译和条件翻译
- 文本摘要：生成可控长度的摘要
- 对话生成：多样化的回复生成
6. 优势与挑战
6.1 优势
✅ 可控性强：易于加入各种约束和条件
✅ 可编辑性：支持部分修改和迭代优化
✅ 多样性：通过不同噪声种子生成多样化结果
✅ 并行性：非自回归生成，可并行化
6.2 挑战
❌ 推理速度慢：需要多步迭代（通常 50-1000 步）
❌ 训练成本高：相比自回归模型训练更复杂
❌ 离散化困难：连续-离散转换存在信息损失
❌ 质量不稳定：在某些任务上质量不如自回归模型
7. 最新进展与未来方向
7.1 混合模型
结合自回归和扩散模型的优势：
- AR-Diffusion：粗粒度自回归 + 细粒度扩散
- Hierarchical Diffusion：多尺度扩散生成
7.2 效率优化
- Consistency Models：单步或少步生成
- Latent Diffusion for Text：在潜在空间进行扩散
- Early Exiting：动态调整去噪步数
7.3 多模态扩散
- 统一框架：图像-文本联合扩散模型
- 跨模态控制：用图像控制文本生成
7.4 超大规模模型
- 将扩散思想应用到超大规模语言模型（>100B 参数）
- 与 LLM 的知识和推理能力结合
8. 代码示例
8.1 简化的训练流程
import torch
import torch.nn as nn
class DiffusionLM(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, d_model, n_steps):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
self.transformer = nn.TransformerEncoder(...)
self.output_proj = nn.Linear(d_model, d_model)
self.n_steps = n_steps
# 噪声调度
self.beta = torch.linspace(1e-4, 0.02, n_steps)
self.alpha = 1 - self.beta
self.alpha_bar = torch.cumprod(self.alpha, dim=0)
def forward_diffusion(self, x0, t):
"""添加噪声"""
noise = torch.randn_like(x0)
alpha_bar_t = self.alpha_bar[t]
xt = torch.sqrt(alpha_bar_t) * x0 + torch.sqrt(1 - alpha_bar_t) * noise
return xt, noise
def forward(self, tokens, t):
"""去噪网络"""
x0 = self.embedding(tokens) # [B, L, D]
xt, noise = self.forward_diffusion(x0, t)
# 预测噪声
noise_pred = self.transformer(xt, t)
noise_pred = self.output_proj(noise_pred)
return noise_pred, noise
# 训练循环
def train_step(model, tokens, optimizer):
optimizer.zero_grad()
# 随机采样时间步
t = torch.randint(0, model.n_steps, (tokens.size(0),))
# 预测噪声
noise_pred, noise_true = model(tokens, t)
# 计算损失
loss = F.mse_loss(noise_pred, noise_true)
loss.backward()
optimizer.step()
return loss.item()
8.2 采样生成
@torch.no_grad()
def sample(model, batch_size, seq_len, device):
"""DDPM 采样"""
# 从纯噪声开始
xt = torch.randn(batch_size, seq_len, model.d_model).to(device)
# 逐步去噪
for t in reversed(range(model.n_steps)):
t_tensor = torch.full((batch_size,), t, device=device)
# 预测噪声
noise_pred = model.transformer(xt, t_tensor)
noise_pred = model.output_proj(noise_pred)
# 计算 x_{t-1}
alpha_t = model.alpha[t]
alpha_bar_t = model.alpha_bar[t]
xt = (xt - (1 - alpha_t) / torch.sqrt(1 - alpha_bar_t) * noise_pred) / torch.sqrt(alpha_t)
if t > 0:
noise = torch.randn_like(xt)
xt += torch.sqrt(model.beta[t]) * noise
# 映射回 token
logits = xt @ model.embedding.weight.T
tokens = logits.argmax(dim=-1)
return tokens
9. 参考资源
论文
- Diffusion-LM: Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation
- Analog Bits: Generating Discrete Data using Diffusion Models with Self-Conditioning
- SEDD: Score Entropy Discrete Diffusion
- DiffuSeq: Sequence to Sequence Text Generation with Diffusion Models
代码实现
相关教程
10. 总结
Diffusion LLM 代表了语言建模的一个新方向，将扩散模型的强大能力引入到文本生成领域。虽然在推理效率和某些任务的质量上还有待提升，但其在可控生成、文本编辑等方面展现出独特优势。
随着研究的深入和技术的成熟，Diffusion LLM 有望在更多 NLP 任务中发挥重要作用，特别是在需要精细控制和迭代优化的场景中。未来的研究方向包括：
- 提升推理速度，使其更接近实用化
- 探索更大规模模型的扩散训练
- 与现有 LLM 架构的深度融合
- 开发新的离散扩散理论框架
