24 Oct

VQ的旋转技巧:梯度直通估计的一般推广

随着多模态LLM的方兴未艾,VQ(Vector Quantization)的地位也“水涨船高”,它可以作为视觉乃至任意模态的Tokenizer,将多模态数据统一到自回归生成框架中。遗憾的是,自VQ-VAE首次提出VQ以来,其理论并没有显著进步,像编码表的坍缩或利用率低等问题至今仍亟待解决,取而代之的是FSQ等替代方案被提出,成为了VQ有力的“竞争对手”。

然而,FSQ并不能在任何场景下都替代VQ,所以VQ本身的改进依然是有价值的。近日笔者读到了《Restructuring Vector Quantization with the Rotation Trick》,它提出了一种旋转技巧,声称能改善VQ的一系列问题,本文就让我们一起来品鉴一下。

回顾

早在五年前的博文《VQ-VAE的简明介绍:量子化自编码器》中我们就介绍过了VQ-VAE,后来在《简单得令人尴尬的FSQ:“四舍五入”超越了VQ-VAE》介绍FSQ的时候,也再次仔细地温习了VQ-VAE,还不了解的读者可以先阅读这两篇文章。

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6 Nov

VQ的又一技巧:给编码表加一个线性变换

《VQ的旋转技巧:梯度直通估计的一般推广》中,我们介绍了VQ(Vector Quantization)的Rotation Trick,它的思想是通过推广VQ的STE(Straight-Through Estimator)来为VQ设计更好的梯度,从而缓解VQ的编码表坍缩、编码表利用率低等问题。

无独有偶,昨天发布在arXiv上的论文《Addressing Representation Collapse in Vector Quantized Models with One Linear Layer》提出了改善VQ的另一个技巧:给编码表加一个线性变换。这个技巧单纯改变了编码表的参数化方式,不改变VQ背后的理论框架,但实测效果非常优异,称得上是简单有效的经典案例。

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22 Nov

继续回到我们的扩散系列。在《生成扩散模型漫谈(二十五):基于恒等式的蒸馏(上)》中,我们介绍了SiD(Score identity Distillation),这是一种不需要真实数据、也不需要从教师模型采样的扩散模型蒸馏方案,其形式类似GAN,但有着比GAN更好的训练稳定性。

SiD的核心是通过恒等变换来为学生模型构建更好的损失函数,这一点是开创性的,同时也遗留了一些问题。比如,SiD对损失函数的恒等变换是不完全的,如果完全变换会如何?如何从理论上解释SiD引入的$\lambda$的必要性?上个月放出的《Flow Generator Matching》(简称FGM)成功从更本质的梯度角度解释了$\lambda=0.5$的选择,而受到FGM启发,笔者则进一步发现了$\lambda = 1$的一种解释。

接下来我们将详细介绍SiD的上述理论进展。

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10 Dec

Muon优化器赏析:从向量到矩阵的本质跨越

随着LLM时代的到来,学术界对于优化器的研究热情似乎有所减退。这主要是因为目前主流的AdamW已经能够满足大多数需求,而如果对优化器“大动干戈”,那么需要巨大的验证成本。因此,当前优化器的变化,多数都只是工业界根据自己的训练经验来对AdamW打的一些小补丁。

不过,最近推特上一个名为“Muon”的优化器颇为热闹,它声称比AdamW更为高效,且并不只是在Adam基础上的“小打小闹”,而是体现了关于向量与矩阵差异的一些值得深思的原理。本文让我们一起赏析一番。

Muon与AdamW效果对比(来源:推特@Yuchenj_UW)

Muon与AdamW效果对比(来源:推特@Yuchenj_UW)

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15 Dec

这篇文章我们再次聚焦于扩散模型的采样加速。众所周知,扩散模型的采样加速主要有两种思路,一是开发更高效的求解器,二是事后蒸馏。然而,据笔者观察,除了上两篇文章介绍过的SiD外,这两种方案都鲜有能将生成步数降低到一步的结果。虽然SiD能做到单步生成,但它需要额外的蒸馏成本,并且蒸馏过程中用到了类似GAN的交替训练过程,总让人感觉差点意思。

本文要介绍的是《One Step Diffusion via Shortcut Models》,其突破性思想是将生成步长也作为扩散模型的条件输入,然后往训练目标中加入了一个直观的正则项,这样就能直接稳定训练出可以单步生成模型,可谓简单有效的经典之作。

ODE扩散

原论文的结论是基于ODE式扩散模型的,而对于ODE式扩散的理论基础,我们在本系列的(六)(十二)(十四)(十五)(十七)等博客中已经多次介绍,其中最简单的一种理解方式大概是(十七)中的ReFlow视角,下面我们简单重复一下。

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18 Dec

在上文《生成扩散模型漫谈(二十七):将步长作为条件输入》中,我们介绍了加速采样的Shortcut模型,其对比的模型之一就是“一致性模型(Consistency Models)”。事实上,早在《生成扩散模型漫谈(十七):构建ODE的一般步骤(下)》介绍ReFlow时,就有读者提到了一致性模型,但笔者总感觉它更像是实践上的Trick,理论方面略显单薄,所以兴趣寥寥。

不过,既然我们开始关注扩散模型加速采样方面的进展,那么一致性模型就是一个绕不开的工作。因此,趁着这个机会,笔者在这里分享一下自己对一致性模型的理解。

熟悉配方

还是熟悉的配方,我们的出发点依旧是ReFlow,因为它大概是ODE式扩散最简单的理解方式。设$\boldsymbol{x}_0\sim p_0(\boldsymbol{x}_0)$是目标分布的真实样本,$\boldsymbol{x}_1\sim p_1(\boldsymbol{x}_1)$是先验分布的随机噪声,$\boldsymbol{x}_t = (1-t)\boldsymbol{x}_0 + t\boldsymbol{x}_1$是加噪样本,那么ReFlow的训练目标是:

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7 Jul

百科翻译:草原上的狐狸(Swift Fox)

“维基百科”翻译又开始了,这次我们来关注下北美洲的一种珍贵动物——草原狐。
这个条目在中文的维基上没有出现过,但英文上有,现在我把它翻译过来了。由于只有两年的初中生物学习经验,所以一定有很多翻译不当的地方,请大家多提意见!谢谢

图片说明:草原狐,来自“维击百科”

图片说明:草原狐,来自“维击百科”

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8 Jul

百科翻译:氢氧化钠(NaOH)的详细介绍

对于我们来说,维基百科是一个难得的资料库,但是与其英文版相比,中文版就相形见绌了,就好像本文中所讲的氢氧化钠,在中文版的资料为http://zh.wikipedia.org/w/index.php?title=NaOH&variant=zh-cn;而在英文版的资料为http://en.wikipedia.org/wiki/NaOH 可见英文版本是多么丰富。为了使大家能够更多地了解到科学,笔者特地翻译了一些英文版的维基百科中一些资料。

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