视频字幕
DDPM，即去噪扩散概率模型，是人工智能领域的一项重要技术。它通过模拟一个逐步加噪的前向扩散过程，然后训练神经网络学习逆转这个过程，从而实现从随机噪声中生成高质量数据。这种技术最初在图像生成领域取得了巨大成功，现在正被应用到大语言模型领域。
前向扩散过程是DDPM的第一个关键组成部分。这是一个固定的马尔可夫链过程，从原始清晰数据开始，在T个时间步内逐步添加高斯噪声。每个时间步都会根据预设的噪声调度添加少量噪声，最终将原始数据完全转化为纯噪声。这个过程是确定性的，不需要训练任何参数。
反向去噪过程是DDPM的核心学习部分。我们训练一个神经网络来学习如何从噪声中逐步恢复原始数据。神经网络的任务是预测在前向过程中添加的噪声，然后我们可以用这个预测来逐步去除噪声。训练目标很简单：最小化预测噪声和真实噪声之间的均方误差。这个过程本质上是在学习逆转前向扩散过程。
将DDPM应用于大语言模型面临的主要挑战是文本数据的离散性。由于文本由离散的token组成，无法直接添加高斯噪声。为了解决这个问题，研究者们提出了三种主要的适配方案。最常用的是潜在空间扩散，先用编码器将离散文本映射到连续潜在空间，在该空间进行扩散，最后用解码器恢复文本。这种方法有效地将离散问题转化为连续问题。
DDPM，全称为去噪扩散概率模型，是一种强大的生成模型。它的核心思想是通过模拟扩散过程，将数据逐步添加噪声，然后学会逆转这个过程来生成新数据。虽然最初主要用于图像生成，但现在已经成功扩展到文本生成领域。
DDPM的工作原理包含两个关键过程。首先是前向过程，我们逐步向原始数据添加高斯噪声，经过多个时间步后，数据最终变成纯噪声。然后是反向过程，我们训练神经网络学会预测每一步添加的噪声，从而能够从纯噪声开始，逐步去除噪声，最终恢复出原始数据的分布。
DDPM的数学基础相当严谨。前向过程通过高斯分布逐步添加噪声，其中beta_t控制噪声强度。反向过程则使用神经网络参数化的高斯分布来预测去噪结果。关键是损失函数，它训练网络预测添加的噪声epsilon，这样就能通过逆转噪声添加过程来生成新数据。
DDPM在大语言模型中有着广泛的应用。由于文本是离散的token序列，研究者们开发了多种方法将DDPM应用于文本生成，包括在连续的embedding空间中操作，或者设计离散的扩散变体。主要应用包括文本生成、编辑补全、风格转换和条件生成等多个领域。
DDPM为大语言模型带来了显著的优势。首先是非自回归生成能力，可以并行生成所有token，理论上比传统的逐个生成方式更快。其次，DDPM能够提供更好的生成多样性，避免模式崩溃问题，覆盖更广泛的数据分布。最重要的是，DDPM支持灵活的条件生成，可以实现文本编辑、填充、风格转换等多种应用。这些优势使得DDPM成为LLM领域的重要技术方向。