Диффузионные модели в NLP

Профиль аудитории:

• ML-инженеры и исследователи в области генеративных моделей
• NLP-специалисты, желающие выйти за пределы авторегрессионных подходов
• Data Scientists с опытом работы в глубоком обучении
• Разработчики, интересующиеся передовыми методами генерации текста

Предварительные требования:

• Глубокие знания линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики
• Уверенное владение Python, PyTorch и Hugging Face Transformers
• Понимание архитектуры Transformer, BERT, GPT и механизмов обучения LLM
• Знакомство с вариационными автоэнкодерами (VAE) будет преимуществом

По окончании курса слушатели смогут:

• Понимать место диффузионных моделей в экосистеме NLP и их отличия от авторегрессионных моделей
• Владеть математическим аппаратом: прямой и обратный процессы диффузии, VLB, noise schedules
• Реализовывать дискретные (D3PM) и непрерывные (Diffusion-LM) диффузионные модели для текста
• Применять методы управляемой генерации: Classifier Guidance, Classifier-Free Guidance, ParaGuide
• Оптимизировать сэмплинг: DDIM, DPM-Solver, Latent Diffusion для достижения real-time производительности
• Настраивать мониторинг обучения (TensorBoard, W&B) и оптимизировать гиперпараметры
• Разрабатывать и защищать полноценный проект диффузионной модели для бизнес-задачи

Модуль 1. Ландшафт генеративного ИИ и концепция шума

• Цель: Понять место диффузионных моделей в экосистеме NLP и их отличие от авторегрессионных моделей (GPT).
• 1. Эволюция генерации текста
• От n-грамм к RNN/LSTM. Архитектура Transformer. Проблемы LLM: галлюцинации, mode collapse, сложность контроля стиля.
• 2. Диффузия как новая парадигма
• История: от термодинамики к DDPM (2020). Преимущества: стабильность обучения, вариативность, управляемость.
• 3. Прикладные задачи NLP для диффузионных моделей
• Перефразирование, условная генерация, предсказание предлогов, POS-tagging, сжатие текстов.
• Практика: Реализация скрипта зашумления текста (замена токенов на [MASK]).

Модуль 2. Математический аппарат: Прямой и обратный процессы

• Цель: Глубокое изучение теории вероятностей и вариационного вывода.
• 1. Марковские цепи в диффузии
• Forward Process: гауссовский шум. Трюк репараметризации (Reparameterization Trick).
• 2. Обучение восстановлению (Reverse Process)
• Аппроксимация с помощью нейронных сетей. Variational Lower Bound (VLB). Упрощение до предсказания шума.
• 3. Noise Schedules
• Линейное, косинусное и сигмоидальное зашумление.
• Практика: Визуализация процесса диффузии в 2D-пространстве признаков на Python.

Модуль 3. Дискретные диффузионные модели (D3PM)

• Цель: Освоить методы работы с текстом как с дискретными данными.
• 1. Архитектура D3PM
• Матрицы переходов: Uniform, Absorbing, Bit-manipulation.
• 2. Категориальные распределения
• Проблемы Softmax в диффузии. Gumbel-Softmax Trick.
• 3. Современные подходы
• VMLM (Variational Masked Language Models): связь диффузии и BERT.
• Практика: Обучение мини-модели D3PM для восстановления пропущенных слов.

Модуль 4. Непрерывная диффузия: Diffusion-LM

• Цель: Научиться использовать пространство эмбеддингов для генерации текстов.
• 1. Пространство эмбеддингов как поле для диффузии
• Архитектура Diffusion-LM. Интеграция предобученных моделей (BERT, RoBERTa, GPT).
• 2. Проблема округления (Rounding Problem)
• Nearest Neighbor, VQ-VAE, Learnable Rounding.
• 3. Гладкость и семантика
• Почему непрерывная диффузия лучше для длинных текстов.
• Практика: Пайплайн генерации в пространстве эмбеддингов с Hugging Face.

Модуль 5. Управляемая генерация (Guidance)

• Цель: Освоить методы контроля стиля, тональности и содержания.
• 1. Classifier Guidance
• Использование внешних классификаторов. Масштабирование градиента (Guidance Scale).
• 2. Classifier-Free Guidance (CFG)
• Обучение в условном и безусловном режимах. CFG как стандарт.
• 3. Продвинутые фреймворки
• ParaGuide, Dior-CVAE.
• Практика: Условная генерация текста с заданным Sentiment.

Модуль 6. Оптимизация и ускорение сэмплинга

• Цель: Сделать диффузионные модели пригодными для промышленного использования.
• 1. Немарковские процессы (DDIM)
• Ускорение генерации с 1000 до 50 шагов без потери качества.
• 2. DPM-Solver
• Обратный процесс как решение ODE. Генерация текста за 20 шагов.
• 3. Latent Diffusion (LDM)
• Диффузия в сжатом латентном пространстве. Снижение требований к VRAM.
• Практика: Бенчмарк скорости генерации DDPM vs DDIM vs DPM-Solver.

Модуль 7. Инструментарий, мониторинг и LLMOps

• Цель: Подготовка к релизу: логирование, эксперименты и выбор стека.
• 1. Мониторинг обучения
• TensorBoard, Weights & Biases: версионирование, гиперпараметры, артефакты.
• 2. Оптимизация гиперпараметров
• Learning rate, оптимизатор (AdamW vs SGD), размерность скрытых слоев.
• 3. Self-Conditioning
• Подача предыдущего предсказания на вход для стабилизации длинных последовательностей.
• Практика: Настройка дашборда в W&B для мониторинга обучения.

Модуль 8. Финальный проект и будущее технологий

• Цель: Закрепление знаний на реальном бизнес-кейсе.
• 1. Проектирование системы "Умный помощник"
• Кейс: Генератор разнообразных и персонализированных ответов для отдела продаж.
• 2. Современные тренды (Research 2026)
• Multimodal Diffusion: текст-изображение-звук. Diffusion для NLU.
• 3. Защита проектов
• Презентация архитектуры, анализ метрик качества и демонстрация работы модели.