Sequence Model

Sequence Model

Next-token Prediction Models

这两个缺点涉及到next-token prediction models（即基于下一个token预测的模型，如GPT等）在训练和应用中的局限性。我们可以逐一解释：

缺点1：无法引导序列采样以最小化特定目标

  • 解释：在当前的next-token prediction模型中，模型通过teacher forcing（教师强制）进行训练，即模型在每一步预测下一个token时，都基于真实的、正确的历史token序列（ground truth history）。然而，这种训练方式没有提供一种机制来引导模型在生成序列时优化特定的目标函数。

  • 例子：假设我们希望生成的序列满足某种特定的条件（例如，生成的文本需要包含某些关键词，或者生成的视频需要满足某种视觉质量指标）。当前的模型无法在生成过程中主动优化这些目标，因为它只是简单地预测下一个token，而没有全局的优化能力。

  • 问题：模型缺乏对生成过程的全局控制，无法在生成过程中动态调整以最小化某些目标（如生成质量、多样性等）。

缺点2：在连续数据上容易不稳定

  • 解释：next-token prediction模型在处理连续数据（如视频帧）时，容易出现不稳定性。这是因为模型在生成过程中是自回归的（auto-regressive），即每一步都基于前一步的预测结果来生成下一步的输出。如果在前几步的预测中出现了微小的误差，这些误差会逐渐累积，导致模型生成的序列与真实数据偏离越来越远。

  • 例子：假设我们训练一个模型来生成视频帧。在训练时，模型可能表现良好，因为它每一步都基于真实的帧来预测下一帧。但在实际生成时，模型需要基于自己生成的帧来预测后续帧。如果某一步生成的帧有轻微误差，这个误差会传递到下一步，导致后续帧的质量越来越差，最终生成的视频可能与真实视频相差甚远。

  • 问题：误差累积会导致模型在生成连续数据时表现不稳定，尤其是在生成超出训练范围（training horizon）的数据时。

总结

  1. 缺点1：模型缺乏对生成过程的全局控制，无法优化特定目标。
  2. 缺点2：模型在生成连续数据时，误差会累积，导致生成结果不稳定。

这两个缺点限制了next-token prediction模型在复杂任务（如视频生成）中的应用。

Full-sequence diffusion

这段文字讨论了full-sequence diffusion（全序列扩散）方法的一个缺点，特别是当它与next-token prediction（下一个token预测）模型结合时的问题。我们可以逐步拆解这段话的含义：

1. 限制采样为完整序列（full sequences）

  • 背景：在传统的next-token prediction模型中，生成过程是自回归的（auto-regressive），即模型逐步生成序列中的每个token（例如，生成文本时，逐词生成）。然而，full-sequence diffusion方法试图一次性生成整个序列（例如，生成一整段文本或整个视频帧序列），而不是逐步生成。

  • 问题：这种方法限制了采样的灵活性，因为它要求生成完整的序列，而不是支持可变长度生成（variable length generation）。可变长度生成是指模型可以根据需要生成不同长度的序列，而full-sequence diffusion则无法做到这一点。

2. 限制了引导（guidance）和子序列生成（subsequence generation）的可能性

  • 引导（guidance）：在生成过程中，我们可能希望引导模型生成满足某些特定条件的序列（例如，生成包含某些关键词的文本，或生成符合某种风格的图像）。然而，full-sequence diffusion方法由于一次性生成整个序列，缺乏对生成过程的逐步控制，因此难以实现这种引导。

  • 子序列生成（subsequence generation）：在某些任务中，我们可能只需要生成序列的一部分（例如，生成视频中的某几帧，或生成文本中的某一段）。full-sequence diffusion方法由于需要生成完整序列，无法灵活地支持这种子序列生成的需求。

3. 结合next-token prediction和full-sequence diffusion的尝试

  • 动机：作者尝试将next-token prediction模型与full-sequence diffusion方法结合起来，希望结合两者的优点。next-token prediction模型的优点是逐步生成，灵活性高；full-sequence diffusion的优点是可以一次性生成整个序列，可能更适合某些任务。

  • 结果：然而，这种简单的结合尝试导致了生成质量较差的结果。

4. 根本原因：早期token的不确定性未传递到后期token

  • 解释：next-token prediction模型在生成序列时，每一步都基于前一步的预测结果。如果在前几步的预测中存在微小的不确定性（例如，生成的token不够准确），这种不确定性会随着生成过程的进行逐渐累积，导致后续生成的token偏离真实数据。

  • 问题：full-sequence diffusion方法没有建模这种不确定性传递的特性。具体来说，它没有考虑到早期token的不确定性（例如，生成序列的前几个token可能不够准确）会导致后期token的不确定性增加（例如，生成的序列后半部分可能完全偏离真实数据）。

  • 例子：假设我们生成一个视频序列。如果在前几帧的生成中存在微小的误差（例如，物体的位置稍微偏移），full-sequence diffusion方法无法意识到这种误差会导致后续帧的生成越来越偏离真实视频，最终生成的视频可能完全不符合预期。

总结

  • full-sequence diffusion的缺点：
    1. 限制了采样的灵活性，无法支持可变长度生成。
    2. 缺乏对生成过程的逐步控制，难以实现引导和子序列生成。
    3. 当与next-token prediction结合时，无法建模早期token不确定性对后期token的影响，导致生成质量较差。