扩散模型训练方法一直错了！谢赛宁：Representation matters

文章预览

MLNLP 社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区，受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景 是促进国内外自然语言处理，机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步，特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 机器之心 编辑 | Panda、小舟 Representation matters. Representation matters. Representation matters. 是什么让纽约大学著名研究者谢赛宁三连呼喊「Representation matters」？他表示：「我们可能一直都在用错误的方法训练扩散模型。」即使对生成模型而言，表征也依然有用。基于此，他们提出了 REPA，即表征对齐技术，其能让「训练扩散 Transformer 变得比你想象的更简单。」 Yann LeCun 也对他们的研究表示了认可：「我们知道，当使用自监督学习训练视觉编码器时，使用具有重构损失的解码器的效果远不如使用具有特征预 ………………………………