自己回帰モデルと拡散モデルの深掘り、Gemini Diffusionを例に
近年、自然言語処理（NLP）における生成AI技術は目覚ましい発展を遂げ、人間が生成するようなテキストを理解・作成する能力が飛躍的に向上しています。この進化の最前線には、長らく主流であった自己回帰（AR）モデルと、新たな可能性を秘めた拡散モデルが存在します。
本アプリケーションは、これらのモデルの特性、性能、限界、そして将来の展望をインタラクティブに探求することを目的としています。特に、Google DeepMindによる実験的なテキスト拡散モデル「Gemini Diffusion」の事例を通じて、この分野の動向を明らかにします。
自己回帰モデルは、テキストを一方向（通常は左から右）に、一度に1トークンずつ逐次的に生成します。各トークンの生成は、それ以前に生成されたトークンに依存します。Transformerデコーダアーキテクチャがこの基盤技術として広く用いられています。
このように、過去の文脈に基づいて次のトークンを予測し、逐次的にテキストを生成します。
拡散モデルは、元々画像生成で成功を収め、近年テキストのような離散データへの応用が進んでいます。段階的なノイズ付加プロセスを逆転させることを学習することでデータを生成します。
順方向プロセス
ノイズを逐次付加
逆方向プロセス
ノイズを逐次除去 (学習)
この反復的なデノイズプロセスを通じて、高品質なデータを生成します。
テキストへの応用では、離散的なトークンを連続的な埋め込み空間で扱うなどのアプローチが取られますが、これが課題ともなっています。
両モデルの主要な特徴を比較し、それぞれの長所と短所を明確にします。以下のインタラクティブな要素で詳細を確認できます。
ARモデルは逐次的で遅い傾向。拡散モデルはステップ数に依存しますが、並列処理で高速化の可能性があります。
ARモデル:
拡散モデル:
拡散モデルは反復プロセスによりガイダンスを注入しやすく、制御性に優れます。
ARモデル:
拡散モデル:
ARモデルは一般に高い流暢さを示しますが、拡散モデルも高品質を目指しています。
ARモデル:
拡散モデル:
拡散モデルはノイズからの改良プロセスにより、編集タスクに適しています。
上記は一部の比較です。詳細な比較はレポート本文の表V.Fをご参照ください。拡散モデルは制御性や並列処理で有望ですが、品質や効率の面ではまだ発展途上です。
Google DeepMindによる「最先端の実験的なテキスト拡散モデル」であるGemini Diffusionは、拡散技術を用いて、より優れた制御性、創造性、速度を目指しています。
以下のグラフは、レポート内の表IV.Cに基づき、いくつかの主要なベンチマークにおけるGemini DiffusionとARモデルであるGemini 2.0 Flash-Liteの性能（スコア％、高いほど良い）を比較したものです。
注: SWE-Bench Verifiedは非エージェント評価。詳細はレポート参照。
結果はまちまちで、コーディングや数学の一部タスクでは競争力を示しますが、広範な推論や多言語タスクではARモデルに及ばない場合もあります。これはテキスト拡散技術がまだ発展途上であることを示唆しています。
テキスト拡散モデルは有望ですが、ARモデルに匹敵する性能を普遍的に達成するには、いくつかの重要な限界を克服する必要があります。現在、これらの課題に対処するための研究が活発に進められています。
ARの流暢さと拡散の制御性を組み合わせるアプローチが有望視されています。
テキスト生成モデルの進化は、ARモデルの支配から、拡散モデルやハイブリッドアプローチの探求へと向かっています。これは、より高性能で多機能なAIを求める自然な流れです。
Gemini Diffusionのような実験は、この分野の活発な動きを示しており、将来は単一の支配的アプローチではなく、タスクに応じて最適なモデルや技術を組み合わせる、より多様で適応的なエコシステムが形成される可能性が高いです。
最終的な目標は、強力であるだけでなく、多用途で、信頼性が高く、人間の幅広いニーズと創造的な努力に適応できるテキスト生成システムを創造することです。