- 简介投机取样是一种流行的加速大型语言模型推理的技术,它通过使用快速草稿模型生成候选词,并根据目标模型的分布接受或拒绝这些候选词。尽管投机取样以前仅限于离散序列,我们将其扩展到扩散模型,这类模型通过连续的、向量值马尔可夫链生成样本。在此背景下,目标模型是一个高质量但计算成本高昂的扩散模型。我们提出了多种草稿策略,包括一种简单且有效的方法,该方法无需训练草稿模型,并且可以直接应用于任何扩散模型。我们的实验表明,在各种扩散模型上,这种方法显著提高了生成速度,将函数评估次数减少了一半,同时从目标模型生成精确样本。
- 图表
- 解决问题该论文试图解决如何加速扩散模型中的样本生成问题,特别是在连续、向量值马尔可夫链的背景下。这是一个相对较新的问题,因为投机取样技术之前主要应用于离散序列的大型语言模型中。
- 关键思路关键思路是将投机取样技术扩展到扩散模型,通过使用一个快速草稿模型生成候选样本,并根据高质量但计算成本高的目标扩散模型的分布接受或拒绝这些样本。与现有方法相比,这篇论文提出了一种无需训练草稿模型的简单而有效的方法,可以直接应用于任何扩散模型。
- 其它亮点论文展示了显著的生成加速效果,在多个扩散模型上减少了50%的功能评估次数,同时生成了来自目标模型的确切样本。实验设计涵盖了多种扩散模型,并证明了所提方法的有效性。作者还提到代码已开源,便于其他研究者复现和进一步探索。未来值得深入研究的方向包括优化草稿策略以及在更多应用场景中的验证。
- 最近在这个领域中,相关的研究还包括《Improved Techniques for Training Score-based Generative Models》、《Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations》等。这些研究主要集中在提高扩散模型的效率和质量方面。
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