数据饥荒时代的救星？扩散语言模型勇闯”token荒漠”
各位看官，今天我们要聊一个事关AI界”温饱问题”的重大发现。知道最近AI圈最火的”饥饿游戏”是什么吗？就是大伙儿都在为优质训练数据的短缺发愁！
“数据荒漠”里的淘金热
想象一下这样的场景：大语言模型(LLM)们像是生活在数据荒漠中的骆驼，而优质训练文本数据(tokens)就是那珍贵的绿洲。
根据Scaling Laws定律，这帮”大骆驼”胃口越来越大，可食物却日渐稀缺——这就是所谓的”优质token不够训练”危机。
新加坡国立大学的”数据转化机”
这时候，Jinjie Ni教授带领的AI探索队宣布：我们发明了一台”数据转化机”——扩散语言模型(DLMs)！
这支团队可谓是煞费苦心：
同行评比中的”打假斗士”
这还不算完，研究团队还当起了”学术打假员”，指出了同行研究《Diffusion Beats Autoregressive in Data-Constrained Settings》中的方法漏洞。
Jinjie Ni教授在社交媒体X上详细分享了这些发现——看来AI界的数据饥荒终于看到了一丝曙光！说不定哪天，我们就能看到DLMs在语言模型的世界里开起”数据自助餐厅”了呢！
扩散语言模型：数据吸收界的”大胃王”
最近一项研究彻底颠覆了我们对语言模型的理解——原来扩散式语言模型(DLMs)才是数据学习的”超级大胃王”！
研究团队使出洪荒之力，从零开始训练了一批DLMs，最大的那个足足有：
实验结果显示：
看来在AI界，”能吃就是福”这句话一点都没错！DLMs用实际行动证明：给我足够的数据，我能还你一个奇迹！
当你把课文抄480遍后…
实验概要
科研团队突发奇想：”如果让AI把同一本书来来回回读480遍，会不会抄作业抄到睡着？”
结果——不仅没睡，还考出了新高度！
实验设定
考试成绩单
| 科目 | DLM（拼命复习选手） | AR（临时抱佛脚选手） |
|---|---|---|
| HellaSwag | 56% | 41% |
| MMLU | 33% | 29% |
启示
下次考前复习，也许该试试把课本吃透480遍？（手动狗头）
“装睡”的AI与它的奇妙表现
训练室里，AI对着验证集分数愁眉苦脸 – “完蛋了，我又过拟合了！”
但令人震惊的是：
有时候连AI自己都不知道为什么表现这么好，就像醉汉也能正确找到家门一样神奇！
当AI开始”自欺欺人”：论模型的”过拟合”逆袭之路
最近研究人员盯着那些多选评测模型的成绩单，发现了一些”诡异”现象：
下次再看到验证损失上升，先别急着判模型死刑——说不定人家是战略性地假装堕落呢？
数据洪流与贪吃蛇：DLMs 的过拟合奇遇记
当 AI 变成“死记硬背的学霸”
深度学习模型（DLMs）就像是一个记忆力超强但有点死心眼的学生：
数据 VS 模型：一场永不停歇的拔河比赛
结论：DLMs 的终极困境
你以为它在学习？其实它只是在背诵！你以为它在推理？其实它只是在复读！AI 的世界，就是这么真实（且略带讽刺）。
扩散语言模型：数据学习界的”双面间谍”
为什么DLMs能成为数据学习界的扛把子？
想象一下，网页文本就像一个拥有多重人格的演员——它并不总是按因果套路出牌！虽然”不按常理出牌”会增加点损失，但人家表示：”我能行！”传统的因果建模方式就像只允许演员用一种表演风格，简直是暴殄天物！而DLMs则聪明地利用了扩散目标和双向注意力，活脱脱一个数据界的”双面间谍”，从正反两面榨干数据的每一滴信息。
DLMs就像一台高端榨汁机，不仅能正向挤压（因果），还能反向搅打（非因果）。网页数据在这台机器里被360度无死角处理，最后连果渣里的营养都不放过。传统模型还在单线程苦苦挣扎时，DLMs早已开启了”双核处理器”模式，把数据价值压榨到极致！
大数据模型：它们是数字世界里的”健身房猛男”
让我们聊聊这些DLMs，也就是那些被称为”超密集模型”的家伙。它们简直就是人工智能界的健身狂魔——
这些模型用实际行动告诉我们：”兄弟，没有高强度的计算训练，哪来的惊人表现？”它们在数字世界里吃得最多（计算资源）、练得最狠（训练时长），自然就成了AI界的施瓦辛格！
当AR模型遇上数据饥荒：一场计算效率与数据的”内战”
AR模型的”吝啬鬼”哲学
谁说计算机不能精打细算？AR模型简直就是硅谷版的葛朗台！它们通过：
但这些”省钱大招”也让它们变成了模型的”近视眼”——看着眼前的数据却看不清未来的可能性。
数据困境：当计算便宜了，数据却”断供”了
戏剧性转折来了！随着：
这就好比一个健身房打折促销，结果发现所有人都在抢蛋白粉！
扩散模型的”土豪”解决方案
DLMs团队一拍大腿：”既然数据不够，那就把每个数据点当千手观音用！”它们的秘密武器是：
最终达到的效果就像是把一块钱掰成八瓣花，还能赚到十块钱的收益——这就是重复训练的”炼金术”！
这项宣称”Diffusion 在有限数据下完胜自回归模型”的研究，简直就像在学术圈扔了个烟雾弹！研究团队戴上放大镜仔细检查后，发现：
最搞笑的是，作者们可能是太着急证明自己了，犯的错误包括但不限于：
这项研究给我的启示：
（温馨提示：本评论采用夸张手法呈现，具体学术问题请参考原始论文）
当学术论文遇上”薛定谔的损失函数”
这篇arXiv论文（[1]）给我们展示了一个有趣的案例研究 – 如何在不确定损失函数是否正确的情况下完成整篇论文。
主要发现
最新进展
作者在v3版本中悄悄加了个“线性时间依赖的重新加权项”（听起来像是给独轮车装了第二个轮子），但：
悬疑结尾
最精彩的部分来了：
验证集损失：一场不公平的较量？
当你用验证集损失来比较自回归模型（AR）和扩散模型（DLM）的时候，就像是在让一个穿着拖鞋的短跑选手去跟穿顶级跑鞋的博尔特比百米冲刺——结果可能很不靠谱。为什么呢？
原因1：损失函数本身就很狡猾
原因2：损失低 ≠ 能力强
打个比方：
谁的损失更低？不一定是谁更强！
原因3：不公平的PK
令人无语的是：
胜负早已注定，然而这样的比较却硬是被拿出来当“科学证据”——这不公平！
总之，验证集损失单独拿出来做对比？不靠谱，就像拿巧克力和尺子比长短，完全不在一个频道上！
谁说模型大战不用讲武德？瞧这 AR 与扩散的”不公平对决”
科学研究本该是一场绅士的游戏，但有些人偏偏喜欢在擂台上耍点”小心机”。看看这篇论文吧，它把自回归模型（AR）和扩散模型拉来PK过拟合趋势，结果——
这哪儿是公平竞赛？分明是让一个肌肉猛男（大模型）天天啃压缩饼干（数据不足）！谁不知道——
（过拟合：嗨，我来了！）
而扩散模型却享受着均衡饮食，难怪表现得像个淡定的养生派。下次搞实验，记得给选手发等量的”口粮”啊，不然这科学擂台赛，可就变成”迷惑行为大赏”了！
（严肃补充：这种实验设计确实可能误导结论——规模和数据需匹配比较才有意义，不然就像让大象和兔子比谁更抗饿…）
谁说验证集不会闹脾气？
就像以为把冰箱门关上灯就会自己灭一样，[1]里的研究团队天真地假设验证集损失会永远乖乖不动。然而现实是：
实验团队目前正用下列配置挑战物理学常识：
（温馨提示：如需获得更多反常识的学术八卦，请自行订阅该团队的博客和即将发布的论文——毕竟科学家们忙着调参，没空群发短信）
扩散模型：数据学习领域的“超级大胃王”
当AI也开始暴饮暴食数据时
最近，一项研究发现，扩散语言模型（Diffusion Models）在数据学习方面简直像个“无底洞”，什么数据都能一口吞下，而且消化得贼快。这不禁让人想起那些吃自助餐时永远填不饱肚子的朋友——只不过这次，它们吃的是数据！
为什么它们是“超级大胃王”？
未来会怎样？
结论
扩散模型在AI界活像一位“终极饕餮”，把数据当自助餐，吃嘛嘛香！这种能力固然令人惊艳，不过未来的挑战依然存在——比如怎么让它们在不“暴饮暴食”的情况下保持高效。
（P.S. 建议给扩散模型配个数据“健身教练”，免得它们最后吃出AI界的“三高”）
本文灵感参考自[@NiJinjie](https://x.com/NiJinjie/status/1954177095435014533) 以及Notion博客《Diffusion Language Models are Super Data Learners》。原报道来自微信公众号“机器之心”。
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