扩散大模型（Diffusion Forcing）：解决自回归模型在长期规划任务中误差累积的缺陷 大家好，今天我们来聊聊一个非常有意思的话题：如何利用扩散模型来解决自回归模型在长期规划任务中容易出现的误差累积问题。 1. 自回归模型的困境：误差累积与长期规划的挑战 自回归模型（Autoregressive Models, AR）在序列生成任务中应用广泛，例如文本生成、语音合成和时间序列预测。其核心思想是利用过去的信息来预测未来的状态。数学上，我们可以将其表示为： x_t = f(x_{t-1}, x_{t-2}, …, x_{t-n}) + ε_t 其中，x_t 是时间步 t 的状态，f 是一个模型（通常是神经网络），n 是回顾窗口大小，ε_t 是一个噪声项。 然而，当应用于长期规划任务时，自回归模型面临一个严峻的挑战：误差累积。由于每个时间步的预测都依赖于前一个时间步的预测结果，任何微小的误差都会随着时间的推移而累积放大。这导致在长期规划中，模型生成的轨迹偏离期望的结果，甚至完全失效。 举个例子，假设我们要训练一个机器人利用自回归模型完成一个复杂的导航任务：从房间A走到房间B，中间 …
扩散模型作为策略（Diffusion Policy）：在机器人控制中替代传统Transformer策略
扩散模型作为策略（Diffusion Policy）：在机器人控制中替代传统Transformer策略 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个新兴且充满潜力的领域：如何利用扩散模型来替代传统的Transformer策略，应用于机器人控制。 1. 策略学习的挑战与Transformer的局限性 传统的机器人控制方法通常依赖于精确的模型或手工设计的控制器。然而，现实世界的复杂性和不确定性使得建立精确的模型变得异常困难。强化学习(RL)提供了一种从经验中学习控制策略的强大范式，但其样本效率和泛化能力仍然是瓶颈。策略学习的目标是学习一个策略π(a|s)，该策略根据当前状态s输出最优的动作a。 近年来，Transformer模型在序列建模领域取得了巨大成功，也逐渐被应用于策略学习。Transformer策略通过将状态序列作为输入，预测相应的动作序列。这种方法在某些任务上表现出色，例如模仿学习和轨迹规划。 然而，Transformer策略也存在一些局限性： 确定性输出： Transformer本质上是一个确定性模型，它输出的是一个单一的动作序列。这限制了其表达动作空间不确定性的能力，尤其是在高维、多 …
Diffusion Models生成文本：Diffusion-LM与自回归模型生成质量的对比研究
Diffusion Models生成文本：Diffusion-LM与自回归模型生成质量的对比研究 大家好！今天我们来聊聊一个近年来备受关注的文本生成技术：Diffusion Models。更具体地说，我们将深入探讨 Diffusion Models 如何应用于文本生成，并将其性能与传统的自回归模型进行比较，尤其关注 Diffusion-LM 这个具有代表性的模型。 1. 文本生成任务的演变与挑战 文本生成任务，从最初的机器翻译、文本摘要，到如今的对话系统、故事创作，已经渗透到我们日常生活的方方面面。早期，循环神经网络（RNN）及其变种，如LSTM、GRU，是文本生成领域的主流。随后，Transformer架构凭借其强大的并行计算能力和对长距离依赖关系的建模能力，迅速取代了RNN，成为新的霸主。GPT、BERT、T5等预训练语言模型在大量文本数据上进行训练，并在下游任务上进行微调，极大地提升了文本生成的质量。 然而，自回归模型虽然表现出色，但也存在一些固有的局限性： 暴露偏差（Exposure Bias）: 在训练阶段，模型接收真实的文本序列作为输入，预测下一个词；而在推理阶段，模型生成 …