A Survey of Diffusion Models in Natural Language Processing

本文属于NLP系列文章，基于《A Survey of Diffusion Models in Natural Language Processing》的翻译。

自然语言处理中扩散模型综述

• Abstract

• 1 Introduction

• 2 General Framework

• 3 A Survey on Diffusion Models in NLP

• • 3.1 Discrete Diffusion Models
• • 3.2 Embedding-Based Diffusion Models
• • 3.3 Discrete vs. Embedding-Based Diffusion

• 4 扩散模型与其他生成模型的对比

  • 4.1 基于潜在变量模型的对比分析

    • 4.2 基于自回归模型的性能评估
    • 4.3 基于Transformer架构的扩散模型性能分析

  • 5 算法与技术

  • • 5.1 自适应离散变量

    • • 5.1.1 扩散步骤
      • 5.1.2 目标函数

    • 5.2 从隐空间中采样

  • 6 挑战与未来方向

  • • 6.1 一般挑战
    • 6.2 NLP的具体挑战
    • 6.3 潜在的未来方向

  • 7 结论

  • 局限性

摘要

本文系统性地综述了扩散模型在自然语言处理领域的应用。扩散模型作为一种数学模型，旨在模拟信息或信号在网络或流形上的扩散过程。在自然语言处理（NLP）领域，扩散模型已展现出广泛的应用潜力，涵盖自然语言生成、情感分析、主题建模以及机器翻译等多个关键方向。本文深入探讨了NLP中所采用的各类扩散模型，分析了其优缺点，并探讨了不同架构下扩散模型与自回归模型的关联。与传统的自回归模型相比，扩散模型在并行生成效率、文本插值能力、句法与语义控制等方面均展现出显著优势。此外，通过将Transformer架构与扩散模型相结合，研究者们正在探索更高效的模型设计。未来的研究方向包括开发具有更少样本学习能力的多模态扩散模型以及构建规模更大的扩散语言模型，这些都将推动扩散模型在NLP领域的进一步发展。

1 引言

2 通用框架

3 NLP中扩散模型的综述

3.1 离散扩散模型

3.2 嵌入扩散模型

3.3 离散与嵌入扩散

4 扩散与其他生成模型

4.1 与潜在变量模型的比较

4.2 与自回归模型的比较

4.3 Transformer与扩散模型

5 算法与技术

5.1 自适应离散变量

5.1.1 扩散步骤

5.1.2 目标函数

5.2 从隐空间中采样

6 挑战与未来方向

6.1 一般挑战

6.2 NLP的具体挑战

6.3 潜在的未来方向

7 结论

局限性

在本文中，选择扩散模型时可能会受限于我们的知识和资源，从而引入偏见。这可能导致遗漏那些在调查中未被考虑或不为人知的相关扩散模型。必须认识到，选择特定模型并排除其他模型会直接影响研究结果的全面性和可推广性。另一个问题是，对所调查的扩散模型的内部运作和决策过程的理解和解释往往存在局限性。在NLP领域，特别是采用深度学习技术的扩散模型通常被视为不可解释的黑箱模型。这种缺乏可解释性可能会阻碍扩散模型在实际应用中的信任度和接受度。