11.1　扩散模型简介-AIGC原理与实践：零基础学大语言模型(五)

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11.1 扩散模型简介

引言

在深度学习与自然语言处理（NLP）的广阔领域中，大语言模型（Large Language Models, LLMs）作为近年来最引人注目的技术突破之一，不仅极大地推动了人工智能技术的进步，也深刻改变了我们与机器交互的方式。随着技术的不断演进，一种名为“扩散模型”（Diffusion Models）的方法逐渐崭露头角，并在图像生成、文本生成乃至跨模态任务中展现出强大的潜力。本章将深入介绍扩散模型的基本原理、发展历程、关键技术及其在语言模型中的应用前景，为读者提供一个从零开始的全面认识。

11.1.1 扩散模型的基本概念

扩散模型，顾名思义，是一种模拟数据从清晰状态逐渐“扩散”至含噪状态，再通过逆过程从含噪状态恢复原始数据的技术。这一过程类似于物理学中的扩散现象，但在这里，数据（如图像、文本等）被视为高维空间中的点，而“扩散”和“逆扩散”则通过一系列精心设计的变换来实现。

扩散模型的核心思想分为两个阶段：前向扩散过程（Forward Diffusion Process）和反向生成过程（Reverse Generation Process）。

前向扩散过程：此阶段，原始数据（如一张清晰的图片）被逐步添加高斯噪声，直至数据完全成为随机噪声。这个过程是固定的，并且可以通过一个预定义的马尔可夫链来描述，每一步的噪声添加量都是可控的。
反向生成过程：与前向过程相反，反向生成过程旨在从随机噪声出发，通过逐步去除噪声，恢复出原始数据。这一过程依赖于一个学习到的模型，该模型需要学会预测每一步去除噪声所需的变换，从而逆向“扩散”过程，重构出原始数据。

11.1.2 扩散模型的技术背景与发展

扩散模型的概念最早可以追溯到统计物理中的布朗运动模型，但其在深度学习领域的应用则是近几年的事情。2015年，Sohl-Dickstein等人首次提出了使用扩散模型进行生成学习的理论框架，但受限于当时计算能力和模型设计，这一方法并未立即引起广泛关注。

直到近年来，随着深度学习技术的飞速发展，尤其是变分自编码器（VAEs）、生成对抗网络（GANs）等生成模型的兴起，扩散模型凭借其独特的优势开始崭露头角。特别是2020年，Ho等人提出了去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPMs），通过引入变分推断和朗之万动力学（Langevin Dynamics），极大地简化了模型训练和采样的复杂度，使得扩散模型在图像生成领域取得了显著突破。

11.1.3 扩散模型的关键技术

扩散模型的成功离不开以下几个关键技术点：

噪声调度（Noise Schedule）：噪声调度决定了前向扩散过程中每一步添加的噪声量。合理的噪声调度可以平衡模型的表达能力和训练难度，是扩散模型设计中的一个重要环节。
变分推断与朗之万动力学：DDPMs通过将扩散过程视为一个变分推断问题，并利用朗之万动力学来近似反向生成过程，有效降低了模型的复杂度和计算成本。
去噪训练目标：扩散模型在训练时，不是直接学习从噪声到原始数据的直接映射，而是学习如何去除噪声。具体来说，模型被训练去预测给定含噪数据对应的原始数据中的某个特征（如像素值、文本词元等），这种去噪训练目标使得模型更加稳定且易于优化。
渐进式去噪：在反向生成过程中，模型从完全随机的噪声开始，逐步去除噪声，直至恢复出清晰的原始数据。这一过程是渐进式的，每一步都依赖于前一步的结果，从而保证了生成数据的质量和多样性。

11.1.4 扩散模型在语言模型中的应用

尽管扩散模型最初是在图像生成领域取得突破的，但其思想和技术框架同样适用于语言模型。近年来，已有研究者开始探索将扩散模型应用于文本生成领域，并取得了一些初步成果。

在语言模型的应用中，扩散模型可以将文本视为一系列词元（tokens）的序列，通过前向扩散过程将原始文本逐步“扩散”为一系列含噪的文本序列（例如，通过替换、删除或插入词元来模拟噪声），然后训练一个模型来学习这些含噪文本序列到原始文本序列的映射关系。在生成阶段，模型可以从随机噪声或特定引导词开始，逐步去除噪声，生成连贯、有意义的文本。

与传统的语言模型相比，基于扩散的文本生成模型具有以下潜在优势：