BERT is just a Single Text Diffusion Step

ได้ทำการแชร์ลิงก์

2025-10-21 02:10:47 -

“RoBERTa Diffusion: เมื่อ BERT กลายเป็นโมเดลสร้างข้อความผ่านกระบวนการ ‘ลบสัญญาณรบกวน’” — จากภาพสู่ภาษา: การประยุกต์ diffusion model กับการสร้างข้อความแบบใหม่

บทความจาก Nathan.rs นำเสนอแนวคิดที่น่าสนใจว่า BERT ซึ่งเป็นโมเดลภาษายอดนิยม อาจเป็นเพียง “กรณีย่อย” ของโมเดล diffusion สำหรับภาษา โดยอธิบายว่า masked language modeling (MLM) ที่ใช้ใน BERT มีโครงสร้างคล้ายกับการลบสัญญาณรบกวน (denoising) ใน diffusion model ที่ใช้ในงานสร้างภาพ

แนวคิดนี้เริ่มจากการศึกษางานของ Google DeepMind ที่เปิดตัว Gemini Diffusion ซึ่งสร้างข้อความโดยเริ่มจาก noise แล้วค่อย ๆ refine ให้กลายเป็นข้อความที่มีความหมาย — ต่างจาก GPT ที่สร้างทีละ token แบบ autoregressive

Nathan เสนอว่า BERT เองก็สามารถนำมาใช้สร้างข้อความได้ หากเปลี่ยนจากการ mask แบบคงที่ มาเป็นการ mask แบบไล่ระดับ (จากน้อยไปมาก แล้วค่อย ๆ ลดกลับลงมา) ซึ่งคล้ายกับกระบวนการ diffusion ในภาพ

เขาเรียกแนวทางนี้ว่า “RoBERTa Diffusion” โดยใช้ RoBERTa (เวอร์ชันปรับปรุงของ BERT) มาฝึกแบบใหม่บน WikiText dataset ด้วยการสุ่มระดับการ mask และฝึกให้โมเดลเดา token ที่หายไปในแต่ละขั้นตอน

ผลลัพธ์ที่ได้คือข้อความที่สร้างขึ้นมีความต่อเนื่องและสมเหตุสมผล แม้จะยังไม่เทียบเท่า GPT-2 แต่ก็ถือเป็น “proof of concept” ที่แสดงให้เห็นว่าโมเดล encoder-only อย่าง BERT ก็สามารถใช้สร้างข้อความได้ หากปรับวิธีการฝึกให้เหมาะสม

Gemini Diffusion ของ Google DeepMind ใช้ diffusion model สร้างข้อความจาก noise
ต่างจาก GPT ที่สร้างทีละ token แบบ autoregressive

BERT ใช้ masked language modeling (MLM) ซึ่งคล้ายกับการ denoise
เหมาะกับการประยุกต์เป็น diffusion model สำหรับภาษา

RoBERTa เป็นเวอร์ชันปรับปรุงของ BERT ที่ใช้ MLM อย่างเดียว
ไม่มีการทำนายประโยคถัดไป (next sentence prediction)

RoBERTa Diffusion ใช้การ mask แบบไล่ระดับในหลายขั้นตอน
ฝึกให้โมเดลเดา token ที่หายไปในแต่ละระดับ

ใช้ WikiText dataset และ HuggingFace library ในการฝึก
พร้อม diffusion_collator ที่สุ่มระดับการ mask

ผลลัพธ์ที่ได้มีความต่อเนื่องและสมเหตุสมผล
แม้จะยังช้ากว่า GPT-2 (~13 วินาที vs ~9 วินาที)

แนวคิดนี้สามารถต่อยอดด้วยเทคนิคใหม่ เช่น AR-Diffusion และ Skip-Step Diffusion
เพื่อเพิ่มคุณภาพและความเร็วในการสร้างข้อความ

https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/

🧠 “RoBERTa Diffusion: เมื่อ BERT กลายเป็นโมเดลสร้างข้อความผ่านกระบวนการ ‘ลบสัญญาณรบกวน’” — จากภาพสู่ภาษา: การประยุกต์ diffusion model กับการสร้างข้อความแบบใหม่ บทความจาก Nathan.rs นำเสนอแนวคิดที่น่าสนใจว่า BERT ซึ่งเป็นโมเดลภาษายอดนิยม อาจเป็นเพียง “กรณีย่อย” ของโมเดล diffusion สำหรับภาษา โดยอธิบายว่า masked language modeling (MLM) ที่ใช้ใน BERT มีโครงสร้างคล้ายกับการลบสัญญาณรบกวน (denoising) ใน diffusion model ที่ใช้ในงานสร้างภาพ แนวคิดนี้เริ่มจากการศึกษางานของ Google DeepMind ที่เปิดตัว Gemini Diffusion ซึ่งสร้างข้อความโดยเริ่มจาก noise แล้วค่อย ๆ refine ให้กลายเป็นข้อความที่มีความหมาย — ต่างจาก GPT ที่สร้างทีละ token แบบ autoregressive Nathan เสนอว่า BERT เองก็สามารถนำมาใช้สร้างข้อความได้ หากเปลี่ยนจากการ mask แบบคงที่ มาเป็นการ mask แบบไล่ระดับ (จากน้อยไปมาก แล้วค่อย ๆ ลดกลับลงมา) ซึ่งคล้ายกับกระบวนการ diffusion ในภาพ เขาเรียกแนวทางนี้ว่า “RoBERTa Diffusion” โดยใช้ RoBERTa (เวอร์ชันปรับปรุงของ BERT) มาฝึกแบบใหม่บน WikiText dataset ด้วยการสุ่มระดับการ mask และฝึกให้โมเดลเดา token ที่หายไปในแต่ละขั้นตอน ผลลัพธ์ที่ได้คือข้อความที่สร้างขึ้นมีความต่อเนื่องและสมเหตุสมผล แม้จะยังไม่เทียบเท่า GPT-2 แต่ก็ถือเป็น “proof of concept” ที่แสดงให้เห็นว่าโมเดล encoder-only อย่าง BERT ก็สามารถใช้สร้างข้อความได้ หากปรับวิธีการฝึกให้เหมาะสม ✅ Gemini Diffusion ของ Google DeepMind ใช้ diffusion model สร้างข้อความจาก noise ➡️ ต่างจาก GPT ที่สร้างทีละ token แบบ autoregressive ✅ BERT ใช้ masked language modeling (MLM) ซึ่งคล้ายกับการ denoise ➡️ เหมาะกับการประยุกต์เป็น diffusion model สำหรับภาษา ✅ RoBERTa เป็นเวอร์ชันปรับปรุงของ BERT ที่ใช้ MLM อย่างเดียว ➡️ ไม่มีการทำนายประโยคถัดไป (next sentence prediction) ✅ RoBERTa Diffusion ใช้การ mask แบบไล่ระดับในหลายขั้นตอน ➡️ ฝึกให้โมเดลเดา token ที่หายไปในแต่ละระดับ ✅ ใช้ WikiText dataset และ HuggingFace library ในการฝึก ➡️ พร้อม diffusion_collator ที่สุ่มระดับการ mask ✅ ผลลัพธ์ที่ได้มีความต่อเนื่องและสมเหตุสมผล ➡️ แม้จะยังช้ากว่า GPT-2 (~13 วินาที vs ~9 วินาที) ✅ แนวคิดนี้สามารถต่อยอดด้วยเทคนิคใหม่ เช่น AR-Diffusion และ Skip-Step Diffusion ➡️ เพื่อเพิ่มคุณภาพและความเร็วในการสร้างข้อความ https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/

NATHAN.RS

BERT is just a Single Text Diffusion Step

A while back, Google DeepMind unveiled Gemini Diffusion, an experimental language model that generates text using diffusion. Unlike traditional GPT-style models that generate one word at a time, Gemini Diffusion creates whole blocks of text by refining random noise step-by-step. I read the paper Large Language Diffusion Models and was surprised to find that discrete language diffusion is just a generalization of masked language modeling (MLM), something we’ve been doing since 2018. The first thought I had was, “can we finetune a BERT-like model to do text generation?” I decided to try a quick proof of concept out of curiosity.

0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 21 มุมมอง 0 รีวิว