Block Diffusion：结合了自回归（Autoregressive）和扩散（Diffusion）模型优点的新型语言生成模型

康奈尔科技校区、斯坦福大学和Cohere推出语言模型Block Diffusion，它是一种结合了自回归（Autoregressive）和扩散（Diffusion）模型优点的新型语言生成模型。论文的核心目标是解决传统扩散模型在生成长度、效率和生成质量上的局限性，同时保留扩散模型的并行化生成和可控性优势。

• 项目主页：https://m-arriola.com/bd3lms
• GitHub：https://github.com/kuleshov-group/bd3lms
• 模型：https://huggingface.co/collections/kuleshov-group/bd3-lms-67be95f81b96b15fec50d53f

传统的自回归语言模型（如GPT系列）通过逐个生成下一个最可能的词来构建文本，这种方法虽然生成质量高，但速度较慢，且难以并行化。扩散模型则通过逐步去除噪声来生成文本，具有并行化生成的潜力，但生成质量不如自回归模型，且通常只能生成固定长度的文本。例如，如果一个聊天机器人需要根据用户输入生成任意长度的回复，传统扩散模型可能无法满足需求，而自回归模型则可能生成速度较慢。

主要功能

1. 任意长度的文本生成：Block Diffusion模型能够生成任意长度的文本，突破了传统扩散模型固定长度的限制。
2. 高效的并行生成：通过块扩散的方式，模型可以在每个块内并行生成，显著提高生成效率。
3. 改进的生成质量：在语言建模基准测试中，Block Diffusion模型达到了扩散模型中的最佳困惑度（Perplexity），接近自回归模型的水平。

主要特点

1. 结合自回归和扩散模型：Block Diffusion模型在块之间采用自回归方式，在块内采用扩散方式，结合了两者的优点。
2. 灵活的块大小：通过调整块的大小，可以在生成速度和质量之间进行权衡。
3. 高效的训练算法：论文提出了专门的训练算法和数据驱动的噪声调度策略，以减少训练过程中的梯度方差，提高模型性能。

工作原理

Block Diffusion模型的工作原理可以分为以下几个关键步骤：

1. 文本分块：将文本序列划分为多个块（Block），每个块包含一定数量的词。
2. 自回归建模：在块之间采用自回归方式，即每个块的生成依赖于前面的块。
3. 扩散生成：在每个块内，通过扩散模型逐步去除噪声，生成干净的文本。
4. 高效训练：通过特殊的训练算法和噪声调度策略，减少训练过程中的梯度方差，提高模型的收敛速度和生成质量。

应用场景

1. 自然语言生成：如聊天机器人、文本摘要、创意写作等，能够根据输入生成高质量且长度灵活的文本。
2. 内容创作：在内容创作领域，Block Diffusion模型可以快速生成初稿，帮助创作者提高创作效率。
3. 多语言翻译：通过并行化生成，可以加速翻译过程，同时保持较高的翻译质量。
4. 文本编辑：在文本编辑任务中，模型可以快速生成修改后的文本，提高编辑效率。

Block Diffusion模型通过结合自回归和扩散模型的优点，解决了传统扩散模型的局限性，为自然语言处理领域提供了一种新的高效生成工具。