В чём отличие авторегрессионных и диффузионных моделей в контексте создания контента?

Основное отличие авторегрессионных и диффузионных моделей в контексте создания контента заключается в подходе к генерации. habr.com blog.ai-monster.ru

Авторегрессионные модели предсказывают следующий элемент последовательности на основе предыдущих. ainetics.vercel.app При генерации нового объекта его элементы создаются последовательно: каждый следующий зависит от всех предыдущих. habr.com Например, в случае текстов это означает, что каждое следующее слово зависит от сгенерированных до него. habr.com

Диффузионные модели начинают с зашумленной последовательности и постепенно улучшают её за несколько шагов. blog.ai-monster.ru Изначально последовательность почти случайна, но модель итеративно очищает её от шума, корректируя значения до тех пор, пока результат не станет осмысленным и связным. blog.ai-monster.ru

Некоторые другие отличия:

• Скорость генерации: диффузионные модели быстрее создают контент, так как в них весь объект генерируется сразу за несколько шагов. habr.com Авторегрессионные, напротив, создают каждый элемент или токен последовательно, поэтому при создании больших изображений требуется многократно обращаться к модели, что увеличивает время работы. habr.com
• Управление генерацией: в диффузионных моделях проще управлять генерацией: можно задавать условия, определяющие, каким должен быть результат, более точно контролируя процесс создания контента. habr.com
• Понимание языка: диффузионные модели имеют ограниченное понимание человеческого языка, в то время как авторегрессионные модели, например ChatGPT-4o, включают языковые знания и могут оперировать ими при генерации контента. habr.com