Machine learning Interview

Forwarded from Machinelearning

🌟 MD4: Маскированная диффузия для дискретных данных.

Маскированная (или абсорбирующая) диффузия - перспективный подход в генеративном моделировании дискретных данных, предлагающий альтернативу авторегрессионным моделям.

MD4 (Masked Discrete Diffusion for Discrete Data) - метод, разработанный в Google DeepMind предлагает упрощенный и обобщенный подход к маскированной диффузии. Структура метода позволяет обучать обобщенные модели маскированной диффузии с гибкими схемами маскировки, зависящими от состояния данных.

В основе MD4 лежит «маскирующий» процесс, превращающий исходные данные в состояние «маски» в случайный момент времени. Обращение этого процесса позволяет синтезировать новые данные, сохраняющие распределение обучающей выборки.

Математически прямой процесс описывается как марковская последовательность дискретных случайных величин, индексируемых временным параметром от 0 до 1.

MD4 продемонстрировал превосходство над диффузионными языковыми моделями по показателю перплексии на наборе данных OpenWebText и значительно обошел существующие дискретные диффузионные модели по качеству пиксельного моделирования изображений, достигая 2,75 бит на измерение для CIFAR-10 и 3,40 бит на измерение для ImageNet 64 × 64.

Эти результаты выше, чем показатели авторегрессионных моделей сопоставимого размера (GPT-2, PixelRNN, Gated PixelCNN, PixelCNN++, PixelSNAIL, Image Transformer, Sparse Transformer).

Несмотря на все преимущества метода, MD4 склонен к переобучению, что снижает его эффективность для задач с нулевой выборкой по сравнению с более простыми моделями.

Прикладная реализация MD4 опубликована в репозитории Google Deepmind, в котором представлена возможность повторить экспериментальное обучение на тексте или изображениях.

⚠️ Batch size зависит от вычислительных ресурсов. Для обучения модели MD4-S с длиной последовательности 1024, 8 GPU A100 могут поддерживать максимальный batch size=128. При запуске на TPU, 8 чипов v5litepod, batch size=32.

▶️Локальная установка и пример обучения на тексте и изображениях:

# Create & activate env
python -m venv md4_venv
source md4_venv/bin/activate

# Install required packages
pip install -r requirements_gpu.txt

# Include a path dir in the Python path
export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:~/path/to/md4"

# Prepare openwebtext for training
mkdir data_dir
python prepare_openwebtext_data.py

# Train a MD4-S model over text data
python md4/main.py --config=md4/configs/md4/openwebtext.py --sharded=false --workdir=./expt

# Train a MD4-S model over image data via cifar10
python md4/main.py --config=md4/configs/md4/cifar10.py --sharded=false --workdir=./expt

📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Diffusion #MD4 #GoogleDeepMind

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍5❤2🔥1

www.tgoop.com/machinelearning_interview/1406

4.26K viewsDec 12, 2024 at 17:11

🌟 MD4: Маскированная диффузия для дискретных данных.

Маскированная (или абсорбирующая) диффузия - перспективный подход в генеративном моделировании дискретных данных, предлагающий альтернативу авторегрессионным моделям.

MD4 (Masked Discrete Diffusion for Discrete Data) - метод, разработанный в Google DeepMind предлагает упрощенный и обобщенный подход к маскированной диффузии. Структура метода позволяет обучать обобщенные модели маскированной диффузии с гибкими схемами маскировки, зависящими от состояния данных.

В основе MD4 лежит «маскирующий» процесс, превращающий исходные данные в состояние «маски» в случайный момент времени. Обращение этого процесса позволяет синтезировать новые данные, сохраняющие распределение обучающей выборки.

Математически прямой процесс описывается как марковская последовательность дискретных случайных величин, индексируемых временным параметром от 0 до 1.

MD4 продемонстрировал превосходство над диффузионными языковыми моделями по показателю перплексии на наборе данных OpenWebText и значительно обошел существующие дискретные диффузионные модели по качеству пиксельного моделирования изображений, достигая 2,75 бит на измерение для CIFAR-10 и 3,40 бит на измерение для ImageNet 64 × 64.

Эти результаты выше, чем показатели авторегрессионных моделей сопоставимого размера (GPT-2, PixelRNN, Gated PixelCNN, PixelCNN++, PixelSNAIL, Image Transformer, Sparse Transformer).

Несмотря на все преимущества метода, MD4 склонен к переобучению, что снижает его эффективность для задач с нулевой выборкой по сравнению с более простыми моделями.

Прикладная реализация MD4 опубликована в репозитории Google Deepmind, в котором представлена возможность повторить экспериментальное обучение на тексте или изображениях.

⚠️ Batch size зависит от вычислительных ресурсов. Для обучения модели MD4-S с длиной последовательности 1024, 8 GPU A100 могут поддерживать максимальный batch size=128. При запуске на TPU, 8 чипов v5litepod, batch size=32.

▶️Локальная установка и пример обучения на тексте и изображениях:

# Create & activate env
python -m venv md4_venv
source md4_venv/bin/activate

# Install required packages
pip install -r requirements_gpu.txt

# Include a path dir in the Python path
export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:~/path/to/md4"

# Prepare openwebtext for training
mkdir data_dir
python prepare_openwebtext_data.py

# Train a MD4-S model over text data
python md4/main.py --config=md4/configs/md4/openwebtext.py --sharded=false --workdir=./expt

# Train a MD4-S model over image data via cifar10
python md4/main.py --config=md4/configs/md4/cifar10.py --sharded=false --workdir=./expt