Как диффузионные модели используются в обработке естественного языка?

Диффузионные модели используются в обработке естественного языка (NLP) для различных задач, включая генерацию текста, анализ настроений, тематическое моделирование и машинный перевод. paperswithcode.com

Принцип работы: модель получает на вход случайную последовательность, например, случайный набор токенов. pdalife.to На каждом этапе она делает небольшой шаг к восстановлению смысла. pdalife.to В результате, после десятков или сотен итераций, появляется логичный текст. pdalife.to

Некоторые преимущества использования диффузионных моделей в NLP:

• Учёт контекста: модель может создавать текст, в котором начало, середина и конец связаны логически. pdalife.to
• Гибкость: диффузионные модели можно обучать так, чтобы они умели не только писать с нуля, но и, например, дописывать недостающие фрагменты, заменять одни части другими, адаптировать стиль. pdalife.to
• Удобство редактирования: такой способ удобен, когда нужно отредактировать уже существующий текст, вставить пропущенное слово или переписать отдельный фрагмент. pdalife.to

Однако у диффузионных моделей есть и минусы: они работают медленнее, так как делают не один, а десятки шагов генерации. pdalife.to