テキスト生成モデルの性能限界と拡散モデルの将来性：Gemini Diffusionを例に

作成日: 2025年05月22日

テキスト生成モデルの性能限界と拡散モデルの将来性：Gemini Diffusionを例に

I. 序論：進化するテキスト生成のランドスケープ

A. 自然言語処理（NLP）における生成AIの普及

近年の生成AI技術の発展は目覚ましく、特に自然言語処理（NLP）の分野では、人間が生成するようなテキストを理解し、作成し、操作する能力において大きな進歩が見られています 1。テキスト生成は、入力データから流暢で合理的かつ理解可能な言語テキストを生成することを目的としており 4、チャットボット、コンテンツ作成、翻訳、要約など、多岐にわたる応用分野でその重要性を増しています 2。

ルールベースのシステムから洗練されたニューラル生成モデルへの急速な進化は、AIが人間の言語と相互作用し、言語を生成する能力におけるパラダイムシフトを意味します。この進化の最前線にあるのが自己回帰（AR）モデルと拡散モデルであり、より人間らしく、制御可能で、効率的なテキスト生成の追求によって駆動されています。初期のテキスト生成はテンプレートベースでしたが 2、ニューラルネットワーク、特にTransformerの出現により、強力なARモデルが開発されました 6。しかし、ARモデルには逐次処理や単方向バイアスといった固有のアーキテクチャ上の限界が存在します。この不満が、画像生成など他のドメインで有望性を示している拡散モデルのような代替パラダイムの研究を促進しています 1。この移行は、既存タスクの性能向上だけでなく、例えばきめ細かい制御といった新たな能力の解放も目指しており 8、生成AIのフロンティアを拡大するための継続的な科学的努力を示唆しています。

B. 自己回帰（AR）モデルと拡散モデルの出現と意義

歴史的に見ると、自己回帰（AR）モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、テキスト生成の分野で支配的かつ非常に成功したパラダイムとして位置づけられてきました 3。一方で、拡散モデルは、元々画像や音声生成のような連続データ領域で成功を収め、近年、テキストのような離散データへの応用が進められています 1。ARモデルの代替を探求する主な動機は、逐次処理や誤差伝播といった固有の制限に対処しつつ、制御性の向上や並列生成といった新たな能力を求めることにあります 16。

テキストのための拡散モデルの探求は、単なる学術的な試みではなく、より高速で、より制御可能で、潜在的により多様なテキスト生成という実用的なニーズによって推進されています。これは、連続領域の技術を離散データに適応させるという大きな課題に取り組むことを意味します。ARモデルは強力であるものの、その逐次的な性質のために推論が遅いという課題があります 19。拡散モデルは、並列生成の可能性を提供します 19。制御性も重要な推進力です。ARモデルは事後的な誘導が困難ですが 8、拡散モデルはガイダンスのための固有のメカニズムを提供します 8。拡散モデルを離散テキスト（自明ではない問題 8）に適応させるための研究努力は、これらの潜在的な利点の価値認識を強調しています。

C. 本報告書の目的と構成

本報告書は、ARモデルとテキスト拡散モデルの技術的な詳細分析を提供し、特にGemini Diffusionのような拡散モデルの特性、比較性能、限界、そして将来の展望に焦点を当てることを目的とします。続くセクションでは、これらのモデルの動作原理、利点と欠点、そしてテキスト生成分野における拡散モデルの将来性について詳述します。

II. 自己回帰モデル：基礎と特性

A. 自己回帰生成の基本原理

自己回帰（AR）モデルは、テキスト生成において基本的なアプローチとして確立されています。その核心は、テキストを一方向（通常は左から右）に、一度に1トークンずつ生成する逐次的なプロセスにあります 6。各トークンの生成は、それ以前に生成されたトークンのシーケンスに基づいて条件付けられます。形式的には、P(tokeni​∣token1​,…,tokeni−1​)として表されます。

この逐次生成の基盤となるのが、特にGPTライクなモデルで顕著なTransformerデコーダアーキテクチャです 6。Transformerデコーダ内のマスク化自己注意（masked self-attention）メカニズムは、生成時に未来のトークン情報を参照することを防ぎ、因果関係を保証します 6。ARモデルの事前学習は、主に因果的言語モデリング（Causal Language Modeling, CLM）、すなわち次トークン予測タスクによって行われます 6。生成時には、グリーディサーチ、ビームサーチ、トップkサンプリング、核（トップp）サンプリングといった多様なデコーディング戦略が用いられ、生成テキストの品質や多様性を調整します 29。

B. 強みと確立された成功

ARモデルは、その強力な局所的トークン依存性と逐次的文脈のモデリング能力により、非常に流暢で一貫性のあるテキストを生成する能力において高い熟練度を示しています 7。シーケンスの尤度を最大化することが鍵となるタスクにおいて、ARモデルは強力な性能を発揮します 7。

ARモデルの成功を支える重要な要因の一つが、スケーリング則の確立です。モデルサイズ、データ量、計算資源を増やすことで性能が向上することが文書化されており 7、GPT-4のような最先端LLMの成功もこれらのスケーリング則に帰することができます 13。さらに、LLMのための成熟したエコシステムと最適化された推論技術（例えば、自己回帰的加速のためのVLLM 7）が存在し、デプロイメント効率を高めています 7。ARモデルはまた、様々な入力長に柔軟に対応でき、少数ショット学習やゼロショット学習のシナリオで優れた能力を発揮します 11。

ARモデルの支配的な地位は、その既知の限界にもかかわらず、言語構造をモデル化するための逐次的予測パラダイムの根本的な有効性を浮き彫りにしています。スケーリング則による成功は、競合するアーキテクチャにとって高いハードルを設定しました。ARモデルは、言語における統計的依存性を本質的に捉える次の単語を予測することを学習します 7。スケーリング則 7 は、サイズとデータを単純に増やすことで、これらのモデルがこのタスクで徐々に改善し、印象的な創発的能力につながることを示しています。この経験的成功がARモデルを確固たるものにしました。Gemini DiffusionがGemini 2.0 Flash-LiteのようなARモデルに対してベンチマークされているという事実自体 25 が、ARモデルが現在のゴールドスタンダードであることを示しています。

C. 固有の制限と課題

ARモデルは多くの成功を収めていますが、いくつかの固有の制限と課題も抱えています。最大の課題の一つは、単方向バイアスです。生成は過去のトークンに厳密に条件付けられ、未来のトークンには条件付けられないため、生成ステップ内での双方向の理解が制限されます 6。

誤差伝播、いわゆる「雪だるま効果」も深刻な問題です。シーケンスの初期に発生した誤りが伝播し、複合化することで、特に長い生成物の品質に悪影響を与える可能性があります 16。小さなトークンレベルの誤りが蓄積し、推論経路が長くなるにつれて推論誤りの確率が増加します 33。

推論速度の遅さも大きな課題です。逐次的な生成は本質的に遅く、各トークンが完全なモデルパスを必要とするため、特に長いシーケンスの場合、推論は計算集約的でレイテンシが高くなります 6。非常に長いテキストに対しては、全体的な一貫性の維持、繰り返しの回避、文脈管理が困難になることがあります 6。

制御性も制限されています。事前学習されたARモデルの誘導は、ガイダンスが部分的なシーケンスに対して作用しなければならないため困難であり、しばしば単純な属性レベルの制御に限定されます 8。さらに、ARモデルは学習に膨大なデータと計算資源を必要とし、推論にも多くの資源を必要とすることがよくあります 6。

これらのARモデルの限界（誤差伝播、遅い推論、困難なきめ細かい制御）は、単なる些細な不便さではなく、拡散のような代替パラダイムの探求を動機付ける根本的なボトルネックです。これらの限界は、より長く、より複雑で、より制御可能な生成への要求が高まるにつれて、ますます深刻になります。誤差伝播 16 は、長文生成や推論のような複雑な多段階タスクにおいて、ARモデルが容易に軌道を外れる可能性があることを意味します。遅い推論 19 は、主要なコストおよびユーザーエクスペリエンスの問題です。制御の難しさ 8 は、正確な出力フォーマットや属性満足度を必要とするシナリオでの適用性を制限します。これらはエッジケースの問題ではなく、新しいアーキテクチャが解決を目指す中心的な課題です。テキストのための拡散モデルの研究の存在自体 8 が、これらのARの限界を証明しています。

ARモデルの弱点を軽減するための技術開発（例えば、速度向上のための投機的サンプリング 23、より良い制御のためのプロンプトエンジニアリング）は、これらの問題の持続性と、より根本的なアーキテクチャ解決策が登場するまでの間、それらを回避しようとするコミュニティの努力の両方を示しています。もしARモデルが完璧であれば、逐次生成の一部を並列化しようとする投機的サンプリングのような技術は不要でしょう 23。プロンプトエンジニアリングに関する広範な研究 10 は、部分的には固定されたARモデルに対するより良い制御を得る試みです。これらは本質的に、既知の欠陥を持つアーキテクチャに対するパッチや機能強化であり、中核的な問題が残っていることを示唆しています。

III. テキストのための拡散モデル：新たなパラダイム

A. 拡散モデルの基本メカニズム

拡散モデルは、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生成モデルの一種です 1。元々は画像合成で普及しました 1。

このモデルは主に二つのプロセスから構成されます。第一に、**順方向プロセス（ノイズ付加）**では、データ（例えばテキスト埋め込み）に徐々にノイズ（通常はガウスノイズ）を一連のタイムステップにわたって加え、最終的には純粋なノイズ状態にします 8。これは固定されたマルコフ連鎖として定義されます 8。第二に、**逆方向プロセス（デノイズ／生成）**では、モデル（多くの場合、U-NetやTransformerのようなニューラルネットワーク）が、純粋なノイズから開始して徐々にノイズを除去し、元のデータ構造を再構築することを学習します 8。各ステップで少量のノイズが除去されます。学習目的は通常、各ステップで加えられたノイズを予測するか、直接デノイズされたデータを予測するようにモデルを訓練することを含みます 37。

B. 離散テキストデータへの応用：課題とアプローチ

拡散モデルは元々、画像のピクセル値のような連続データ用に設計されました。テキストは本質的に離散的（語彙からのトークン）であり、これが根本的な課題となっています 4。この課題に対処するために、いくつかの主要なアプローチが提案されています。

埋め込み空間拡散 (Embedding Space Diffusion) は、離散トークンを連続的な埋め込み空間にマッピングし、この潜在空間で拡散プロセスを実行し、その後トークンにマッピングし直す（しばしば丸め処理や最終的なソフトマックス層を介して）アプローチです 3。ParaGuide 8 や Diffusion-LM 9 はこのアプローチの代表例です。

離散拡散モデル (Discrete Diffusion Models) は、離散状態空間（例えばトークン語彙）上で直接拡散プロセスを定義します 4。これには遷移マトリックスやマスキング戦略が含まれる場合があります 4。

テキストのための潜在拡散モデル (Latent Diffusion Models for Text, LDMs) は、画像処理におけるLDMと同様に、オートエンコーダを使用してテキストを圧縮された潜在空間にマッピングし、そこで拡散を行います。これにより効率が向上する可能性があります 4。LD4LG 39 はこの一例です。

テキストへの拡散モデルの適応は、言語の離散的な性質のために、工学的および理論的に大きな課題です。埋め込み空間拡散と離散拡散の選択は、この複雑さを管理する上での異なるトレードオフを反映しています。前者は連続性を受け入れますがマッピングにおける情報損失のリスクがあり、後者は離散性に正面から取り組みますが、より複雑な遷移モデリングに直面する可能性があります。拡散モデルは連続データで優れていますが 1、テキストは離散的です 8。この不一致が中心的な問題です。埋め込み空間法 9 は、テキストを連続ベクトルに変換し、標準的な拡散を適用し、その後元に戻します。これは概念的には単純ですが、埋め込み/非埋め込みは情報を失ったり、アーティファクトを導入したりする可能性があります 3。離散拡散 16 は、トークン上で直接ノイズ付加/除去を定義しようとしますが、これはより直接的であるものの、数学的に堅牢かつ効率的に定式化するのがより困難です。両分野での継続的な研究 3 は、どちらもまだ普遍的に優れた解決策ではないことを示唆しています。

C. テキスト拡散モデルの主な利点と可能性

テキスト拡散モデルは、ARモデルの限界を克服する可能性を秘めた、いくつかの重要な利点を提供します。

並列生成の可能性：ARモデルの逐次的な性質とは異なり、拡散モデルは各デノイズステップ中にシーケンス全体（またはそのブロック）を並列に処理および改良できます 12。これは生成速度において理論的な利点を提供します。

反復的改良 (Iterative Refinement)：多段階のデノイズプロセスにより、モデルは生成されたテキストを反復的に改善し、初期のステップで犯した誤りを修正する可能性があります 15。Gemini Diffusionはこれを「反復的改良」として強調しています 25。この「反復的改良」能力は、ARモデルとの根本的な哲学的違いです。ARモデルがトークンを決定して次に進むのに対し、拡散モデルはシーケンス全体を複数ステップにわたって再訪し改善することができます。これは、誤り訂正とグローバルな一貫性の達成に大きな影響を与えます。ARモデルはtoken_1..i-1に基づいてtoken_iを生成し、一度token_iが選択されると固定されます 6。これは誤差伝播につながります 16。対照的に、拡散モデルはシーケンス全体のノイズバージョンから始まり、反復的にそれを改良します 15。これは、ARプロセスに対して相対的に「未来」の部分からの情報が、改良中に「初期」の部分に影響を与えることができることを意味します。Gemini Diffusionは、この「生成プロセス中の誤り訂正」を明示的に主張しています 25。この反復的で全体論的なアプローチは根本的に異なり、よりグローバルに一貫した出力につながる可能性があります。

強化された制御性 (Enhanced Controllability)：反復的な生成プロセスと（埋め込み空間モデルにおける）連続的な潜在表現は、制御信号（例えば、分類器ガイダンス、勾配）を注入するためのより自然なポイントを提供します 8。Diffusion-LM 9 や ParaGuide 8 は、これをきめ細かい制御のために明示的に活用しています。拡散モデルの称賛される制御性は、その反復的な性質と、一部のバリアントでは連続的な潜在空間に由来し、これが勾配ベースのガイダンスのための微分可能な多様体を提供します。これは、制御がしばしば間接的であるか、デコーディングプロセスの変更を必要とするARモデルに対する大きな利点です。ARモデルは誘導が困難です 8。なぜなら、生成は貪欲であり、部分的なシーケンス上で動作するからです。特に連続的な埋め込み空間で動作する拡散モデル 9 は、制御要件を満たすために中間的な潜在変数に対する勾配ベースの更新を可能にします 8。離散拡散モデルでさえ、例えば分類器がデノイズステップに影響を与えることで誘導できます 15。この生成中の直接的な介入能力が重要な差別化要因です。

サンプル品質と多様性 (Sample Quality and Diversity)：デノイズプロセスの確率的な性質により、ARモデルと比較して出力の多様性が向上する可能性があり、安定した高品質な結果をもたらすことができます 4。

編集可能性 (Editability)：デノイズフレームワークは、既存のテキストのノイズバージョンから開始してそれを改良できるため、編集タスクに本質的に適しています 16。EdiText 39 はこれに焦点を当てています。

IV. Gemini Diffusion：先進的テキスト拡散のケーススタディ

A. 概要と公表されている目標

Gemini Diffusionは、Google DeepMindによって「最先端の実験的なテキスト拡散モデル」として紹介されています 25。その公表されている目的は、拡散技術を用いることで、テキスト生成においてより優れた制御性、創造性、速度を提供する新しい種類の言語モデルを探求することです 25。このモデルは、ランダムノイズをコヒーレントなテキストやコードに変換することによって出力を生成することを学習します 44。

B. 主張されている主要な能力と特徴

Gemini Diffusionは、いくつかの注目すべき特徴と能力を主張しています 25。

• 迅速な応答 (Rapid Response)：これまでの最速モデルよりも「大幅に高速」にコンテンツを生成するとされています 25。サンプリング速度は、オーバーヘッドを除いて1479トークン/秒と主張されています 25。
• よりコヒーレントなテキスト (More Coherent Text)：ARモデルの単語ごとの生成とは対照的に、「一度にトークンのブロック全体」を生成するため、ユーザーのプロンプトに対してよりコヒーレントに応答するとされています 25。
• 反復的改良 (Iterative Refinement)：生成プロセス中に誤りを訂正し、より一貫性のある出力を実現します。これはARモデルとの主要な差別化要因として強調されており、編集、数学、コードなどのタスクに有益であるとされています 25。

Gemini Diffusionのマーケティングは、ブロック生成による速度とコヒーレンスを強調しており、これらが従来のARモデルに対する主要な競争上の優位性であり、おそらく初期のテキスト拡散の試みにおける問題点であったことを示唆しています。「反復的改良」という主張は、ARモデルの誤差伝播の弱点を直接ターゲットにしています。ARモデルは遅いです 25。Gemini Diffusionは「迅速な応答」を主張しています 25。ARモデルはトークンごとに生成します。Gemini Diffusionは、より良いコヒーレンスのために「一度にトークンのブロック全体」を生成します 25。ARモデルは誤差伝播に悩まされます。Gemini Diffusionは「生成中に誤りを訂正」します 25。これらの主張は、既知のAR問題に対する解決策と、拡散パラダイム自体の潜在的な改善を強調するために戦略的に位置付けられています。

C. 利用可能なベンチマーク性能の分析

Gemini Diffusionの性能は、Gemini 2.0 Flash-Liteと比較して評価されています 25。結果は、いくつかのコーディングベンチマーク（LiveCodeBench、LBPP、MBPP）およびAIME 2025（数学）で同等またはわずかに優れた性能を示していますが、SWE-Bench Verified、GPQA Diamond（科学）、BIG-Bench Extra Hard（推論）、Global MMLU（多言語）など他のベンチマークでは低いスコアとなっています 25。

提供されているベンチマークはpass@1であり、SWE-Benchは非エージェント評価であることに注意が必要です。文書では、Gemini Diffusionの性能は「はるかに大きなモデルに匹敵し、かつ高速である」と述べられています 25。

表1：Gemini Diffusion vs. Gemini 2.0 Flash-Lite ベンチマーク性能

出典: 25。* 非エージェント評価（シングルターン編集のみ）、最大プロンプト長32K。

この表は、Gemini Diffusionの性能に関する実証的証拠を直接提示し、様々なタスクにおけるベースラインARモデルとの迅速な比較を可能にします。これは、Gemini Diffusionの性能限界を理解したいというユーザーの要求に応えるものです。

ベンチマーク結果はまちまちですが、Gemini Diffusionがいくつかのコーディングおよび数学タスクで競争力のある性能を示していることは、正確なステップバイステップの生成または改良が有益である可能性のある分野であることを示唆しています。しかし、より広範な推論および多言語ベンチマークでのGemini 2.0 Flash-Liteと比較してスコアが低いことは、Gemini Diffusionのような先進的な形式であっても、現在のテキスト拡散技術が、すべての複雑なNLPタスクにおいて高度に最適化されたARモデルを普遍的に凌駕するには至っていない可能性を示唆しています。25と25はベンチマークスコアを提供しています。Gemini Diffusionは、Code LiveCodeBench (30.9% vs 28.5%)、Code LBPP (56.8% vs 56.0%)、Code MBPP (76.0% vs 75.8%)、およびMathematics AIME 2025 (23.3% vs 20.0%)で優れているか同等です。これらのタスクは、反復的改良とブロック単位の生成から恩恵を受ける可能性があります。しかし、Science GPQA Diamond (40.4% vs 56.5%)、Reasoning BIG-Bench Extra Hard (15.0% vs 21.0%)、およびMultilingual Global MMLU (Lite) (69.1% vs 79.0%)では劣っています。これは、拡散が一部の分野で利点を提供する一方で、Gemini 2.0 Flash-Lite（高度に最適化されたARモデルである可能性が高い）のようなARモデルが、広範な知識、複雑な推論、または微妙な多言語理解を必要とするタスクにおいて依然として優位性を持っていることを示唆しています。これは、拡散モデルがNLPタスクの全範囲で同等性または優位性に達するための継続的な課題を示しています。

D. テキスト拡散ランドスケープにおける位置づけ

Gemini Diffusionは「実験的な研究モデル」として提示されており 44、テキストのための拡散技術を改善するための進行中の研究開発の一部であることを示しています。その速度とブロック単位の生成への重点は、ARモデルのレイテンシを克服するというテキスト拡散研究の一般的な目標と一致しています 19。

詳細なアーキテクチャ情報や技術論文が不足しているため 25、提供された情報のみに基づいて、他の特定の拡散モデル（例：Diffusion-LM、SSD-LM）との詳細な技術的比較を行うことは困難です。

Gemini Diffusionの「実験的」な性質とアクセスへの待機リスト 25 は、テキスト拡散技術がまだ成熟段階にあることを示唆しています。Google DeepMindは、フィードバックを収集し、将来のモデルを改良するためにこれを使用している可能性が高く、この技術がすべてのユースケースにおいて、同社の主力ARモデルの完全に洗練された、普遍的に展開可能な代替手段とはまだなっていないことを示しています。「実験的デモ」25 や「将来のモデルを改良する」25 といった用語は、技術がまだ活発な開発と評価の段階にあることを示唆しています。もしこれがすべての面で既存のARモデルの完全に成熟した代替品であれば、実験ではなく、そのように提示される可能性が高いでしょう。これは、有望ではあるものの、主要な研究所によるテキスト拡散でさえ、あらゆる目的のための主要なテキスト生成エンジンとして広範に採用される前に克服すべきハードルがあることを意味します。

V. 比較分析：自己回帰モデル vs. 拡散モデル

このセクションでは、セクションIIおよびIIIの特性を統合し、自己回帰モデルと拡散モデルを直接比較します。

A. 生成プロセスと速度

• ARモデル: 逐次的、トークンごと。推論速度は既知のボトルネックであり、シーケンス長とともにスケールします 4。
• 拡散モデル: シーケンス全体（またはブロック）の反復的改良。各ステップ内での並列処理の可能性があり、理論的な速度上の利点を提供しますが、複数のステップが必要です 4。実際の速度は、拡散ステップの数とモデルの複雑さに依存します 4。Gemini Diffusionは大幅な速度向上を主張しています 25。

B. 出力品質（流暢さ、一貫性、多様性、サンプル品質）

• ARモデル: トークン依存性の強力なモデリングにより、一般的に高い流暢さと局所的な一貫性を示します 7。特に長い生成では、多様性に欠けたり、反復的なテキストを生成したりすることがあります 4。尤度モデリングに優れています 7。
• 拡散モデル: 高品質で安定した結果を目指します 15。確率的サンプリングにより、より大きな多様性の可能性があります 4。特に長距離の一貫性は課題となる可能性がありますが、Gemini Diffusionのようなモデルはブロック生成による改善を主張しています 25。現在の拡散モデルは、パープレキシティや全体的な生成品質において、ARモデルに遅れをとることが多いです 16。

C. 制御性と編集可能性

• ARモデル: 制御はしばしば困難であり、事後的に適用されるか、複雑なプロンプティング/ファインチューニングを介して行われます。事前学習済みモデルの誘導は困難です 8。編集は通常、特定のポイントからの再生成を意味します。
• 拡散モデル: 主要な強みの一つです。反復プロセスにより、中間ステップでガイダンス（例：分類器の勾配、プロンプトベース）を注入できます 8。テキスト編集と改良に本質的に適しています 16。

D. 計算効率（学習および推論コスト）

• ARモデル: 学習はよく理解されており、達成される性能に対して効率的である可能性があります。トークンあたりの推論コストはモデルサイズが大きいため高いですが、生成はトークンごとに1パスです 6。
• 拡散モデル: 学習は安定している可能性があります 15。推論には複数のデノイズステップ（NFE）が必要であり、各ステップにはモデルパスが含まれます。これは計算コストが高くなる可能性があります 2。各拡散ステップはARステップよりもコストがかかる場合があります 19。効率はサンプリングステップの数に大きく依存します。

E. テキストのニュアンスの処理（長距離依存性、構造的完全性）

• ARモデル: 局所的な依存関係の把握に優れています。長距離の依存関係は困難な場合があり、一貫性が低下する可能性があります 6。
• 拡散モデル: シーケンス全体の全体論的かつ反復的な改良は、より良いグローバルな一貫性と構造的完全性の可能性を提供しますが、これは活発な研究分野です 9。固定長生成は一般的な制限です 16。

現在の状況は、根本的なトレードオフを示唆しています。ARモデルは、逐次処理と限定的な制御という代償を払って、実績のある生成品質と強力な尤度モデリングを提供します。一方、拡散モデルは、より良い制御と並列処理を約束しますが、離散データの生のテキスト生成品質と効率の点でまだ成熟段階にあります。ARモデルは現行の主流であり、流暢さと一貫性 7 および尤度 7 に優れています。主な欠点は速度と制御です 8。拡散モデルは挑戦者であり、速度（並列処理 19）と制御（反復的ガイダンス 8）に対する潜在的な解決策を提供します。しかし、離散テキストに苦労し 15、しばしばARの品質に匹敵しません 20。これは、明確な「確立されたもの対新興のもの」という力学を、それぞれ異なる長所/短所プロファイルとともに設定します。

拡散モデルの認識されている「強み」（制御、編集可能性、並列生成）は、ARモデルの最も重大な「弱み」に直接対処しています。これは、拡散モデルの研究が、大部分において、支配的なARパラダイムで遭遇した限界への直接的な対応であることを示唆しています。ARモデルは制御が困難です 8。拡散モデルは優れた制御性を提供します 9。ARモデルは逐次的に生成し、遅いです 19。拡散モデルは並列に生成できます 19。ARモデルは誤差を伝播させます 16。拡散モデルは反復的に改良し、誤りを訂正できます 25。この直接的な対比関係は、テキスト拡散の開発が真空状態で行われているのではなく、ARモデルに関する特定の既知の問題を解決することを目的としていることを示しています。

拡散モデルの利点（例：「並列化された生成の可能性」21、「大幅に加速された生成の可能性」16）には「可能性」という言葉が頻繁に関連付けられています。これは、理論的な利点は明確であるものの、これらの利点をARモデルを一貫して凌駕するレベルで実用的かつ広範に実現することは、依然として進行中の研究努力であることを意味します。21や16のような資料では「可能性」といった表現が使われています。Gemini Diffusionは「実験的」です 44。研究論文では、速度 3、品質 24、および制御性 39 を改善するための進行中の努力が議論されています。これらの可能性が完全に実現され、普遍的に優れていれば、物語は進行中の開発と比較ではなく、置き換えに関するものになるでしょう。これは、理論的な約束と一貫した実用的な優位性との間のギャップを浮き彫りにしています。

F. 表：自己回帰モデルと拡散モデルのテキスト生成における比較概要

この表は、各モデルタイプの主要な特徴を直接比較するために不可欠です。これにより、両パラダイム間の核となる違い、強み、弱みが構造化され、一目でわかるように要約されます。この比較概要は、2つのアプローチ間のトレードオフを理解する上で極めて重要です。

VI. 現行テキスト拡散モデルの性能限界

テキスト拡散モデルは有望な特性を持つ一方で、特にARモデルと比較した場合、いくつかの性能限界に直面しています。

A. 自己回帰レベルの生成品質の達成

• 流暢さとパープレキシティのギャップ: テキスト拡散モデルは、最先端のARモデルと比較して、パープレキシティが悪く、時には生成品質（流暢さ、自然さ）が低いことがよくあります 16。38は、拡散モデルで使用される「不完全な近似」が、特にサンプリングステップが少ない場合に性能低下を引き起こす可能性があると指摘しています。DGLMの論文 24 は、テキスト拡散モデルが「自己回帰の代替案よりも大幅に高いパープレキシティに悩まされている」と述べています。
• 一貫性、特に長距離: 長距離の一貫性を維持することは困難な場合があります（一般的なテキスト生成の課題であり、ここにも当てはまります 2）。反復的改良が役立つはずですが、拡張テキスト全体にわたるグローバルな一貫性を確保することは活発な研究分野です。モデルの出血は、論理的および意味的な一貫性を欠く生成コンテンツにつながる可能性があります 48。

B. 計算オーバーヘッドと効率

• 反復サンプリングコスト: 多数のデノイズステップ（場合によっては数百から数千のネットワーク関数評価 - NFE 45）の必要性は、推論を遅くし、計算コストを高くします 2。各MDMサンプリングステップは、ARステップよりも高い計算コストを伴う可能性があります 19。
• 学習コスト: 学習は安定している可能性がありますが、大規模で効果的なテキスト用拡散モデルの学習に必要な全体的なリソース需要は依然として大きい可能性があります 2。
• 効率と精度のトレードオフ: 推論を高速化するためにサンプリングステップを減らすと、多くの場合、生成品質が低下します 20。マスク化拡散モデル（MDM）の理論的分析は、高い「正しさ」（低いシーケンスエラー率）のためには、サンプリングステップがシーケンス長に線形にスケーリングする必要があり、そのようなメトリックではARモデルに対する効率の利点が無効になることを示しています 19。

テキスト拡散モデルの多くの限界は、連続的な設計プロセス（拡散）を離散データ（テキスト）に適応させるという根本的な困難さに起因しています。この中核的な不一致は、品質、計算コスト、および制御の問題を通じて波及します。反復ステップの必要性 45 は、連続表現の段階的なデノイズから生じます。離散トークンの埋め込みへのマッピング/埋め込みからのマッピング 9 は忠実度を失い、品質に影響を与える可能性があります 24。離散変数の誘導は連続変数よりも困難です 16。この離散-連続ギャップという中心的な課題は、リストされている多くの限界において繰り返されるテーマです。

拡散モデルの理論的な並列性と、反復的で多段階の推論という実用的な現実との間には、明確な緊張関係があります。各ステップは並列である可能性がありますが、品質のために必要なステップ数が多いため、特にシーケンスの正しさが最優先される場合、ARモデルに対する速度の利点がしばしば無効になります 19。拡散モデルはしばしば並列生成のために宣伝されます 19。しかし、19と20は、低いシーケンスエラー率（高い正しさ）を達成するためには、MDMのサンプリングステップ数がシーケンス長とともにスケーリングする必要があり、そのようなシナリオではARモデルよりも効率的ではないことを示しています。45は、拡散モデルが「数百から数千のネットワーク関数評価」を必要とすると述べています。これは、単一ステップ内の並列処理の可能性が、多くの場合、多数の逐次ステップの必要性によって影が薄くなることを意味します。

C. 離散データ処理と表現

• 根本的な不一致: 連続的な拡散プロセスを離散的なテキストトークンに適用するという中核的な課題は依然として存在します 4。
• 埋め込み空間の問題: 連続的な埋め込み空間へのマッピングおよびそこからのマッピングは、情報損失やアーティファクトを引き起こす可能性があります 3。埋め込み空間の設計は極めて重要です 3。高次元の潜在表現（例：シーケンス長 × 語彙サイズのロジット）は、学習と推論を遅くする可能性があります 8。
• 離散拡散の複雑さ: 離散空間で直接拡散をモデリングすることは複雑になる可能性があり、適切なノイズプロセスと扱いやすい逆ステップの定義における課題を伴います 16。

D. 固定長出力と可変長のスケーラビリティ

• 固定長の厳格な出力: 多くの拡散モデルは、学習時に決定された固定長のシーケンスを生成することに制約されています 16。これは、出力長が可変である一般的なテキスト生成タスクにとって大きな制限です。
• 可変長生成における課題: 拡散モデルを可変長のテキストに効率的に柔軟に対応させることは、進行中の研究課題です 16。

E. 制御性のニュアンスとガイダンス

• 弱い制御メカニズム: 主要な利点であるにもかかわらず、現在の制御メカニズムは、一部の拡散モデルでは弱いか、柔軟性に欠ける可能性があります 16。
• 離散データのためのガイダンス: 連続領域で効果的な勾配ベースのガイダンスの適用は、離散データには直接適用できないため、離散拡散モデルにとって課題となります 16。
• きめ細かい制御の複雑さ: 属性レベルの制御がより実現可能であっても、複雑できめ細かい制御（例：構文構造）を確実に達成することは依然として困難です 9。間接的な方法では、複雑な分類器モジュールが必要になる場合があります 15。
• 流暢さと制御のトレードオフ: 強引なガイダンスは、時に流暢さや意味の保持を損なう可能性があります 8。

固定長出力と制御性に関する限界は、現在のテキスト用拡散モデルが、ARモデルが現在優れているオープンエンドの可変長生成よりも、事前定義された構造を持つタスクや、完全なドラフトの反復的改良がより自然なタスク（例：編集、スタイル転送、長さ制約のある言い換え）により適している可能性を示唆しています。固定長生成は注目すべき制約です 16。制御性は強みです 9。テキスト編集（EdiText 39）やスタイル転送（ParaGuide 8）のようなタスクは、しばしば既存のテキスト上で、または特定の構造的境界内で動作します。これは、ARモデルがより確立されているオープンエンドの物語生成や対話とは対照的です。これは、研究がその適用範囲を広げることを目指しているにもかかわらず、現在の拡散モデルの可能なニッチを示唆しています。

F. 一般的なテキスト生成の課題

拡散モデルは、他の大規模生成モデルと同様に、バイアス、推論の欠陥、ハルシネーション、誤用の可能性、プライバシー懸念、解釈可能性と透明性の問題など、より広範な課題の影響を受けやすいです 2。これらは拡散に固有のものではありませんが、実用的な展開における重大な制限です。

主要な研究所の先進的な実験モデルであるGemini Diffusionでさえ、依然としてまちまちなベンチマーク結果を示し 25、ARモデルの完全な代替としてまだ提示されていないという事実は、これらの限界を克服することが重要かつ進行中の研究フロンティアであることを強調しています。これらの限界が容易に解決可能であれば、Gemini Diffusionのようなモデルは、より広範なベンチマークで明確な優位性を示す可能性が高いでしょう。その「実験的」ステータス 44 と、既存のARモデル（Gemini 2.0 Flash-Lite）と比較されているという事実は、テキストのための拡散パラダイムが、ARモデルの堅牢性と広範な適用性に達するために、依然として活発に開発され、改良されていることを示唆しています。

G. 表：テキスト拡散モデルの限界と対応する研究動向の概要

この表は、特定されたテキスト拡散モデルの限界を体系的に整理し、それらを研究で議論されている特定の課題に結び付け、それらを克服することを目的とした活発な研究分野を示します。これは、性能限界に関するユーザーの問い合わせに直接対応し、将来の展望を議論するための準備を整えます。

VII. テキスト拡散モデルの将来の軌跡

テキスト拡散モデルは、その限界にもかかわらず、活発な研究開発の対象であり、将来的にテキスト生成の風景を大きく変える可能性を秘めています。

A. 限界に対処するための進行中の研究とイノベーション

1. サンプリング効率の向上と計算コストの削減

拡散モデルの推論速度と計算コストは、実用化における主要な障壁の一つです。この問題に対処するため、多様なアプローチが探求されています。効率的なODE/SDEソルバー（例：DPM-Solver, DDIM 3）や最適化されたサンプリングスケジュールの開発は、品質を犠牲にすることなくNFEを削減することを目指しています 46。知識蒸留技術は、より小さな「生徒」モデルを訓練して大きな「教師」モデルの挙動を模倣させることで、推論を高速化します 46。また、打ち切り拡散や早期終了戦略は、満足のいく品質に達した時点でデノイズプロセスを停止することで、計算量を削減します 17。サンプリングプロセスにおける並列性のさらなる活用 19 や、拡散モデルのワークロードに最適化されたハードウェアとソフトウェアの協調設計 46 も重要な研究方向です。効率的な拡散モデルに関する調査 46 では、潜在拡散、損失関数の定式化、学習トリック、LoRA、アダプタ、ControlNetなど、効率的な学習/ファインチューニングのための多数の技術や、様々なサンプリング/圧縮手法がリストアップされています。

2. 制御性と編集可能性の強化

拡散モデルの大きな魅力の一つである制御性と編集可能性をさらに向上させるための研究が進んでいます。より堅牢できめ細かい分類器ガイダンス、プロンプト誘導拡散、勾配ベースの手法の開発が活発です 8。ParaGuide 8 や Diffusion-LM 9 はこの分野の重要な例です。EdiText 39 のようなモデルは、SDEditベースの技術や自己条件付けを提案し、粗いレベルから細かいレベルまでのテキスト編集を可能にしています。DGLM 24 のようなフレームワークは、単純な分類器を訓練することで新たな属性制御を可能にし、拡散の柔軟性を活用することを目指しています。

3. 可変長生成と長文脸モデリングへの対応

多くの拡散モデルが固定長出力に制約されているという限界を克服するため、可変長生成と長文脈の扱いに対応する研究が進められています。CtrlDiff 16 のようなモデルは、生成ブロックサイズを適応的に決定します。Block Diffusion 21 は、ARモデルと拡散モデルを補間し、ブロックレベルでは自己回帰的に動作し、ブロック内では拡散を使用します。SSD-LM 41 は半自己回帰的であり、反復的にテキストブロックを生成します。FMSeq 36 は、seq2seqタスクにおける高速サンプリングのために生成パスを直線化するフローマッチングを使用し、可変長に適応可能です。AR-DIFFUSION 12 は、位置情報を組み込んで拡散タイムステップを調整し、左側のトークンが早期に生成されて右側のトークンに影響を与えることを可能にし、ARの逐次的性質と拡散の並列性を組み合わせることを目指しています。

4. ARモデルに匹敵または凌駕する生成品質の向上

拡散モデルの生成品質をARモデルのレベルに引き上げることは、重要な目標です。Energy-based Diffusion Language Models (EDLM) 38 は、拡散モデルで使用される基礎的な近似を改善するために、各拡散ステップで完全なシーケンスレベルで動作するエネルギーベースモデルを提案し、ARモデルとの性能ギャップを埋めることを目指しています。また、最適な埋め込み空間の設計と、離散テキストを連続空間で忠実に表現するための誘導学習に関する研究 3 も重要です。テキストデータに特化したノイズスケジュールと損失関数の調整 22 も、品質向上に貢献すると期待されます。

5. ハイブリッドモデル：パラダイムの収束

ARアプローチの流暢さと尤度モデリングを、拡散の柔軟性、制御性、並列性と統合するハイブリッドモデルの開発が顕著なトレンドとなっています 1。例えば、「Unifying Autoregressive and Diffusion-Based Sequence Generation」1 のような研究は、「ハイパースケジュール」のような概念を提案し、ARモデルを拡散の特殊なケースとして位置づけることで、新たな設計空間を開拓しています。

テキスト生成モデルの将来は、ARと拡散のどちらか一方がすべてを制覇する「勝者総取り」のシナリオではなく、これらのパラダイムが収束またはハイブリッド化し、モデルが逐次処理と反復的改良の両方の強みを活用する可能性が高いと考えられます。ARモデルは流暢さと尤度に確立された強みを持っています 7。拡散モデルは制御と潜在的な並列処理において独自の利点を提供します 9。DGLM 24、CtrlDiff 16、Block Diffusion 21、AR-DIFFUSION 12、そしてハイパースケジュールのような統一理論 22 など、数多くの研究努力がこれらを組み合わせることを明確に目指しています。このハイブリッド化への強い研究トレンドは、最適な解決策が置き換えではなく相乗効果にあることを示唆しています。

B. 新たな応用の可能性

拡散モデルの特性は、既存のテキスト生成タスクの改善だけでなく、全く新しい応用分野を切り開く可能性も秘めています。

• 高度なテキスト編集と改訂: 単純な修正を超えて、複雑な文体的および構造的な改訂を可能にします 39。
• 洗練されたスタイル転送と言い換え: 意味を保持しつつ、ニュアンスのあるスタイル適応のために制御性を活用します 8。
• マルチモーダル生成 (Text-to-X, X-to-Text): テキスト拡散を画像、音声、動画などの他のモダリティと統合し、連続領域における拡散モデル固有の強みを活用します 3。シーケンス・トゥ・シーケンスタスクのためのDiffuSeq 4 は初期の例です。
• データ拡張: 他のモデルの訓練や低リソースシナリオのために、多様で高品質な合成テキストデータを生成します 3。
• インタラクティブで反復的なコンテンツ作成: ユーザーがテキスト生成を反復的に誘導し、改良することを可能にします。

拡散モデルの効率（速度と計算コスト）と離散データ処理の課題を解決することが、その広範な採用と、汎用テキスト生成においてARモデルに真に匹敵する可能性への最も重要なゲートウェイです。拡散モデルの主な実用的な欠点は、複数のステップによる遅い推論 19 と、離散テキストへの適用の固有の困難さ 15 です。現在の研究の大部分はこれらの分野に焦点を当てています：効率的なサンプリング 3、より良い離散拡散法、および改善された埋め込み戦略 3。これらが大幅に解決されるまで、拡散モデルはニッチなままであるか、より広範なタスクのためにはハイブリッド化が必要となるかもしれません。

C. 専門家の視点と長期的展望

多くの研究者は、拡散モデルを、特に制御と編集可能性を必要とするタスクにおいて、ARモデルの強力な代替または補完と見なしています 3。この分野は急速に進化しており、ハイブリッドアプローチと統一概念への強い傾向が見られます 3。LLMはNLPにおける拡散モデルを高めると考えられています 53。

Google (Gemini Diffusion 25)、Meta (拡散を用いたEmu Video、ZestGuide 54)、OpenAI (GPT-4.1、o3/o4-miniのようなARモデルの改善に注力 57) といった企業は、先進的な生成モデルを積極的に研究・展開しています。OpenAIの最近のブログはARの進歩に焦点を当てていますが、業界全体のトレンドは多様なアーキテクチャの探求に向かっています。Yann LeCun氏はARモデルの代替案について積極的に発言しており、Christopher Manning氏の研究はLLMにおける深い理解に焦点を当てています 59。LeCun氏の見解に関するRedditの議論 56 は、議論はあるものの、拡散に対するコミュニティのある程度の楽観論を示唆しています。一部のコメンテーターは、拡散モデルの全体論的な生成プロセスが、ARのステップバイステップの性質とは対照的に、アイデアが形成される方法としてより直感的であると感じています 43。

拡散モデルの独自の能力、特に制御性と編集可能性は、ARモデルがすべてのオープンエンド生成タスクですぐに取って代わられないとしても、専門的なアプリケーション（例：高度な文書編集、特定のフォーマットやスタイルのための高度に制御された生成、インタラクティブな共同作成ツール）で優位に立つ可能性があります。制御性は繰り返し強調される強みです 8。編集は自然な適合性があります 39。これらの能力はARモデルにはあまりネイティブではありません。これは、これらの機能が最重要であるアプリケーション分野を拡散モデルが切り開く可能性を示唆しており、迅速な汎用テキスト補完や対話のような他の分野では依然としてARモデルが支配的である可能性があります。

テキスト拡散の探求は、純粋に逐次的な処理を超えて、よりグローバルな理解を持つか、出力を反復的に改良できるモデルを求める生成AIのより広範なトレンドの一部であり、潜在的により堅牢でエラーの少ない生成につながります。ARモデルは厳密に逐次的であり、誤差伝播しやすいです 16。拡散モデルはシーケンス全体に対して反復的に動作します 15。この全体論的なアプローチは、ARの漸進的な性質からの逸脱です。「過去の誤りを修正する」能力 22 や「生成中に誤りを訂正する」能力 25 は、初期の誤りに影響されにくい、より堅牢な生成プロセスへの願望を示しています。これは、より信頼性が高く思慮深い生成を求めるAI全般の推進力と一致しています。

VIII. 結論

A. 現状の総括：ARモデルの支配と拡散モデルの出現

自己回帰（AR）モデルは、その確立された強みといくつかの弱点を抱えつつも、現在のテキスト生成における主力となっています。一方で、拡散モデルは、並列処理、制御性、反復的改良といった潜在的な利点を持ちながら登場しましたが、現時点ではいくつかの課題に直面しています。

B. 文脈におけるGemini Diffusion

Google DeepMindのGemini Diffusionは、テキスト拡散における先進的な研究の一例として位置づけられます。主張されている利点と観測された性能特性は注目に値しますが、その実験的な性質も認識されるべきです。

C. 拡散モデルの主要な限界と重要な将来の研究

拡散モデルがそのポテンシャルを最大限に発揮するためには、いくつかの重要なハードルを克服する必要があります。ARモデルレベルの品質を一貫して達成すること、計算効率（速度とコスト）を向上させること、離散データの扱いに習熟すること、そして柔軟な可変長生成を可能にすることが、最も重要な課題として挙げられます。

D. 生成AIにおける進化する共生関係に関する最終考察

テキスト生成モデルの進化の旅は、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おり、これは古典的な科学的進歩を反映しています。確立されたパラダイムの限界を特定し、それらを克服することを約束する新しいパラダイムを求める動きであり、たとえその新しいパラダイムが独自の初期課題を導入するとしても、この探求は続きます。ARモデルは有効性のために支配的になりました 7。その限界（速度、制御、誤差伝播 - セクションII.C、V）は、要求の増大とともに明らかになりました。拡散モデルは、これらに対する理論的な解決策（並列処理、反復的改良、制御 - セクションIII.C、V）を提供しました。これは、科学分野がどのように進化するかを反映しています。成功した理論/方法は限界まで押し進められ、弱点が明らかになり、それが代替案の研究を促進します。

テキスト生成アーキテクチャにおける最終的な「勝者」は、単一のモノリシックなアプローチではなく、むしろ専門化されたモデルのツールボックス、または高度に適応可能なハイブリッドシステムである可能性が高いです。そこでは、アーキテクチャ（またはその構成要素）の選択が、タスクの特定の要件（例：速度対きめ細かい制御対オープンエンドの創造性）に合わせて調整されます。ARモデルは尤度と流暢さに優れています 7。拡散モデルはより良い制御と編集可能性を提供します 8。これらを組み合わせるためのハイブリッドモデルが登場しています 16。この多様化は、異なるタスクが異なるアーキテクチャのバイアスから恩恵を受ける可能性があることを示唆しています。例えば、高度に制御可能な拡散コンポーネントは文書フォーマットに理想的である一方、ARコンポーネントはそのフォーマット内で流暢な散文生成を処理するかもしれません。これは、よりモジュール化され、タスクを意識した生成システムの未来を示しています。

この追求は、単により良いモデルを求めるだけでなく、言語を生成し、言語と相互作用するための、より豊かで、より制御可能で、より効率的な手段を提供するモデルを求めるものです。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。

引用文献

1. [2403.18103] Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2403.18103
2. Text Generation: A Systematic Literature Review of Tasks, Evaluation, and Challenges - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2405.15604
3. (PDF) Diffusion models in text generation: a survey - ResearchGate, 5月 22, 2025にアクセス、 https://www.researchgate.net/publication/378458031_Diffusion_models_in_text_generation_a_survey
4. Diffusion models in text generation: a survey - PeerJ, 5月 22, 2025にアクセス、 https://peerj.com/articles/cs-1905/
5. Diffusion models in text generation: a survey - PMC, 5月 22, 2025にアクセス、 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10909201/

6. CMC

   Free Full-Text

   A Critical Review of Methods and Challenges …, 5月 22, 2025にアクセス、 https://www.techscience.com/cmc/v82n2/59529/html

7. Autoregressive Models in Vision: A Survey

   OpenReview, 5月 22, 2025にアクセス、 https://openreview.net/forum?id=1BqXkjNEGP

8. arxiv.org, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2308.15459
9. Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation - OpenReview, 5月 22, 2025にアクセス、 https://openreview.net/pdf?id=3s9IrEsjLyk
10. arxiv.org, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2303.18223v16
11. Survey of different Large Language Model Architectures: Trends, Benchmarks, and Challenges - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2412.03220v1
12. arxiv.org, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2305.09515
13. arxiv.org, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.02181v1
14. Observational Scaling Laws and the Predictability of Language Model Performance - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2405.10938?
15. aclanthology.org, 5月 22, 2025にアクセス、 https://aclanthology.org/2025.wnut-1.9.pdf
16. arxiv.org, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2505.14455v1
17. arxiv.org, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2305.10818
18. Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2209.00796v13
19. arxiv.org, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/pdf/2502.09622
20. Theoretical Benefit and Limitation of Diffusion Language Model - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2502.09622v1
21. Block Diffusion: Interpolating Between Autoregressive and Diffusion …, 5月 22, 2025にアクセス、 https://openreview.net/forum?id=tyEyYT267x
22. arxiv.org, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.06416v1
23. arxiv.org, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2503.01840v1
24. Diffusion Guided Language Modeling - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2408.04220v1
25. Gemini Diffusion - Google DeepMind, 5月 22, 2025にアクセス、 https://deepmind.google/models/gemini-diffusion/
26. Combining Autoregressive and Autoencoder Language Models for Text Classification, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2411.13282v1
27. arxiv.org, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2502.06881v1
28. Why use decoders only (gpt) when we have full transformers architecture? - Reddit, 5月 22, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1jbacim/why_use_decoders_only_gpt_when_we_have_full/
29. Towards Better Open-Ended Text Generation: A Multicriteria Evaluation Framework - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2410.18653v2
30. arxiv.org, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2501.02438
31. Investigating Energy Efficiency and Performance Trade-offs in LLM Inference Across Tasks and DVFS Settings - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2501.08219v1
32. VertiFormer: A Data-Efficient Multi-Task Transformer for Off-Road Robot Mobility - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2502.00543
33. arxiv.org, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2501.15602v2
34. SpecEE: Accelerating Large Language Model Inference with Speculative Early Exiting, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2504.08850v1
35. NeurIPS Poster AR-Diffusion: Auto-Regressive Diffusion Model for Text Generation, 5月 22, 2025にアクセス、 https://nips.cc/virtual/2023/poster/73068
36. Enable Fast Sampling for Seq2Seq Text Diffusion - ACL Anthology, 5月 22, 2025にアクセス、 https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.497.pdf
37. Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation - OpenReview, 5月 22, 2025にアクセス、 https://openreview.net/references/pdf?id=lS6EVZsSGLY
38. Energy-Based Diffusion Language Models for Text Generation - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2410.21357v1
39. arXiv:2502.19765v1 [cs.CL] 27 Feb 2025 - ResearchGate, 5月 22, 2025にアクセス、 https://www.researchgate.net/publication/389399018_EdiText_Controllable_Coarse-to-Fine_Text_Editing_with_Diffusion_Language_Models/fulltext/67c12b638311ce680c76edac/EdiText-Controllable-Coarse-to-Fine-Text-Editing-with-Diffusion-Language-Models.pdf?origin=scientificContributions
40. bansky-cl/diffusion-nlp-paper-arxiv - GitHub, 5月 22, 2025にアクセス、 https://github.com/bansky-cl/diffusion-nlp-paper-arxiv
41. Daily Papers - Hugging Face, 5月 22, 2025にアクセス、 https://huggingface.co/papers?q=Diffusion-LM
42. TextCtrl: Diffusion-based Scene Text Editing with Prior Guidance Control - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2410.10133
43. [D] Google already out with a Text- Diffusion Model : r/MachineLearning - Reddit, 5月 22, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1ksdn9b/d_google_already_out_with_a_text_diffusion_model/
44. Gemini Diffusion is our new experimental research model. - Google Blog, 5月 22, 2025にアクセス、 https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-diffusion/
45. On the Challenges and Opportunities in Generative AI - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2403.00025v3/
46. AIoT-MLSys-Lab/Efficient-Diffusion-Model-Survey: [TMLR … - GitHub, 5月 22, 2025にアクセス、 https://github.com/AIoT-MLSys-Lab/Efficient-Diffusion-Model-Survey
47. 1月 1, 1970にアクセス、 https://arxiv.org/html/2403.00025v3
48. Model Hemorrhage and the Robustness Limits of Large Language Models - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/html/2503.23924v1
49. [2505.14455] CtrlDiff: Boosting Large Diffusion Language Models with Dynamic Block Prediction and Controllable Generation - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2505.14455
50. 1月 1, 1970にアクセス、 https://www.researchgate.net/publication/389399018_EdiText_Controllable_Coarse-to-Fine_Text_Editing_with_Diffusion_Language_Models/fulltext/67c12b638311ce680c76edac/EdiText-Controllable-Coarse-to-Fine_Text_Editing_with_Diffusion_Language_Models.pdf?origin=scientificContributions
51. [2503.09573] Block Diffusion: Interpolating Between Autoregressive and Diffusion Language Models - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2503.09573
52. [2504.06416] Unifying Autoregressive and Diffusion-Based Sequence Generation - arXiv, 5月 22, 2025にアクセス、 https://arxiv.org/abs/2504.06416
53. Elevating NLP: LLM Enhances Diffusion Models - MyScale, 5月 22, 2025にアクセス、 https://myscale.com/blog/5-ways-llm-elevates-diffusion-models-nlp/

54. Emu Video

    Meta, 5月 22, 2025にアクセス、 https://emu-video.metademolab.com/

55. Zero-shot spatial layout conditioning for text-to-image diffusion models

    Research - Meta AI, 5月 22, 2025にアクセス、 https://ai.meta.com/research/publications/zero-shot-spatial-layout-conditioning-for-text-to-image-diffusion-models/

56. [D] Yann LeCun Auto-Regressive LLMs are Doomed : r/MachineLearning - Reddit, 5月 22, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1jvrk68/d_yann_lecun_autoregressive_llms_are_doomed/
57. Introducing GPT-4.1 in the API - OpenAI, 5月 22, 2025にアクセス、 https://openai.com/index/gpt-4-1/
58. Introducing OpenAI o3 and o4-mini, 5月 22, 2025にアクセス、 https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/
59. Christopher Manning - Stanford NLP Group, 5月 22, 2025にアクセス、 https://nlp.stanford.edu/~manning/
60. Christopher Manning: Large Language Models in 2025 – How Much Understanding and Intelligence? - YouTube, 5月 22, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=5Aer7MUSuSU