🌀 آینده مدل‌های زبانی در مسیر DiffusionLM؟

♻️مدل‌های زبانی مبتنی بر انتشار یا DiffusionLM به‌عنوان نسل جدید معماری‌های تولید متن، توجه محققان را به‌خود جلب کرده‌اند؛ به‌ویژه در شرایطی که داده‌های آموزشی محدود هستند و نیاز به استدلال عمیق‌تری وجود دارد.

♻️در معماری Diffusion، برخلاف مدل‌های اتورگرسیو (AR) که متن را به‌صورت گام‌به‌گام پیش‌بینی می‌کنند، فرآیند تولید شامل افزودن نویز به داده و سپس بازسازی آن به‌صورت تدریجی است. این ساختار امکان استفاده چندباره از داده (تا صدها بار) را فراهم می‌سازد، در حالی‌که مدل‌های AR معمولاً پس از چند ایپاک به اشباع می‌رسند.

📌 مزایای کلیدی DiffusionLM:

✳️توانایی استخراج اطلاعات عمیق‌تر از داده‌های محدود
✳️انعطاف بالا در کنترل ساختار و محتوای خروجی
✳️کارایی بهتر در سناریوهای reasoning و پاسخ به پرسش‌های ترکیبی
✳️قابلیت تعمیم بهتر به وظایف جدید با داده کم


♻️از منظر عملکرد، در سناریوهایی که داده‌ کم ولی منابع محاسباتی کافی هستند، مدل‌های Diffusion برتری محسوسی نسبت به مدل‌های سنتی AR دارند. اگرچه سرعت تولید متن در Diffusion پایین‌تر است، اما کیفیت و قابلیت هدایت‌پذیری خروجی به‌ویژه برای کاربردهایی مانند agentهای زبانی یا تولید محتوای دقیق‌تر، بسیار بالاست.

📚 مطالعهٔ کامل پژوهش:
🔗 arXiv:2507.15857 - DiffusionLM vs AR

——
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #مدل_زبانی #NLP #DiffusionLM #LLM #یادگیری_عمیق #Reasoning #AI