生成式AI领域蓬勃发展，其中两种主流技术路径——自回归模型和扩散模型扮演着核心角色。了解这两种模型的工作原理，以及它们在生成式AI应用中的优劣势，对于更好地选择、优化和部署相关技术至关重要。本文将深入探讨这两种模型的原理、应用场景以及未来发展趋势，帮助读者更好地理解自回归模型和扩散模型在大模型技术领域的地位。
自回归模型：步步为营的序列生成
自回归模型（AR, Autoregressive Model）的核心思想是利用历史信息预测未来。它将联合概率分布分解为一系列条件概率的乘积，即每个新的token（文本）或像素（图像）的生成都依赖于之前生成的所有内容。
想象一下，你正在使用一个自回归的文本生成模型，例如 GPT-4 或 Llama-3。当你输入“今天天气”时，模型会逐字逐句地生成后续内容。它首先根据“今天天气”预测下一个字最可能是“很”，然后根据“今天天气很”预测下一个字可能是“好”，以此类推，最终生成完整的句子：“今天天气很好，阳光明媚”。这种从左到右，一个token接着一个token生成的特性，使得自回归模型非常适合于需要流式生成或部分解码的应用。
自回归模型的训练过程相对简单。通常使用最大似然估计和 Teacher Forcing 方法。Teacher Forcing 简单来说就是将真实值作为下一步的输入，加速模型的训练。在推理阶段，模型会按照训练时的方式，一步步地生成序列。
自回归模型的典型应用包括：
- 文本生成：GPT系列、Llama系列等，广泛应用于聊天机器人、文章生成、代码生成等领域。
- 语音生成：生成自然流畅的语音，应用于语音助手、文本转语音等场景。
- 音乐生成：根据已有的旋律和节奏，生成新的音乐片段。
- 早期图像生成：DALL·E v1 使用自回归模型生成图像token，但后续版本已转向扩散模型或混合架构。
自回归模型的优势在于：
- 生成速度快：由于是序列化生成，每一步只需要计算一个token，因此生成速度相对较快。
- 擅长处理序列数据：天然适合处理文本、语音等序列数据，能够捕捉序列中的依赖关系。
- 易于训练：训练方法相对简单，易于实现和部署。
自回归模型的劣势在于：
- 全局一致性较差：由于是逐个生成token，模型可能难以保证全局的一致性和连贯性。例如，在图像生成中，可能会出现局部细节很好，但整体结构不协调的情况。
- 对长序列的生成能力有限：随着序列长度的增加，模型需要记住的信息越来越多，容易出现梯度消失或梯度爆炸等问题，导致生成质量下降。
- 并行化程度低：由于每一步的生成都依赖于上一步的结果，因此难以进行并行化计算，限制了生成效率的提升。
扩散模型：由噪变美的精细刻画
与自回归模型不同，扩散模型（Diffusion Model）采用了一种完全不同的生成方式。它通过学习逆转一个随机噪声化的过程，从纯噪声中逐步还原出结构化的数据。
扩散模型的训练过程可以分为两个阶段：
- 前向扩散过程：在这个阶段，模型不断向原始数据中添加高斯噪声，直到数据完全变成纯噪声。这个过程是一个马尔可夫链，每一步的噪声添加都是微小的，逐渐破坏数据的结构。
- 反向扩散过程：这个阶段是生成的核心。模型学习如何从纯噪声中逐步去除噪声，恢复数据的结构和细节。这个过程也是一个马尔可夫链，每一步都使用一个去噪网络来预测并去除噪声。
想象一下，你有一张照片，然后你逐渐给这张照片添加越来越多的噪声，直到最后你只能看到一片模糊的雪花。扩散模型的作用就是学习如何从这片雪花中，逐步地去除噪声，最终还原出清晰的照片。
扩散模型的训练目标是预测在前向扩散过程中添加的噪声。通过比较模型的预测和真实的噪声，可以计算损失函数，并使用梯度下降法优化模型参数。
扩散模型的典型应用包括：
- 图像生成：Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E v2 等，生成高质量、逼真的图像，广泛应用于艺术创作、设计、游戏等领域。
- 视频生成：生成逼真的视频内容，应用于电影制作、游戏开发等领域。
- 音频生成：生成高质量的音频，应用于音乐创作、语音合成等领域。
- 3D模型生成：生成三维模型，应用于游戏开发、工业设计等领域。
扩散模型的优势在于：
- 全局一致性好：由于模型在每一步都看到了整个样本，因此能够更好地捕捉全局的一致性和连贯性。
- 生成质量高：能够生成高质量、逼真的图像、视频等数据，细节丰富，效果惊艳。
- 可控性强：可以通过调整噪声添加的程度和去噪的步骤，控制生成的风格和细节。
- 生成多样性好：能够生成多种不同的结果，避免模式崩溃的问题。
扩散模型的劣势在于：
- 生成速度慢：由于需要进行多次迭代的去噪过程，因此生成速度相对较慢。通常需要 20-100 步才能生成一个高质量的样本。
- 计算资源消耗大：需要大量的计算资源进行训练和推理，对硬件要求较高。
- 训练难度大：训练过程相对复杂，需要精细地调整超参数。
如何选择：匹配应用场景的生成引擎
自回归模型和扩散模型各有优劣，选择哪种模型取决于具体的应用场景和需求。
| 特性 | 自回归模型 | 扩散模型 |
| ———- | ——————– | ————————- |
| 生成方式 | 序列化生成 | 迭代去噪 |
| 生成速度 | 快 | 慢 |
| 全局一致性 | 较差 | 好 |
| 生成质量 | 相对较低 | 高 |
| 可控性 | 相对较弱 | 强 |
| 擅长领域 | 文本、语音等序列数据 | 图像、视频、3D模型等高维数据 |
| 应用场景 | 聊天机器人、文本生成、语音合成 | 图像生成、视频生成、3D模型生成 |
如果你的应用需要流式生成或部分解码，例如聊天机器人、自动补全、音乐创作等，那么自回归模型可能是更好的选择。因为自回归模型的序列化生成方式更适合处理这些场景。
如果你的应用需要生成高质量、逼真的图像、视频、3D模型等高维数据，并且对生成速度没有特别高的要求，那么扩散模型可能是更好的选择。因为扩散模型能够更好地捕捉全局的一致性和细节，生成效果更惊艳。
举例来说：
- 在线客服：用户提问后，客服机器人需要立即给出回复，因此对生成速度要求很高。在这种情况下，自回归模型可能更合适。
- 电影特效制作：需要生成高质量、逼真的特效场景，对生成速度要求相对较低。在这种情况下，扩散模型可能更合适。
- AI绘画：用户输入一段文字描述，AI生成对应的图像。扩散模型在 AI 绘画上表现卓越，是首选。
未来趋势：融合与进化
自回归模型和扩散模型都在不断发展和进化。未来的趋势是：
- 融合：将自回归模型和扩散模型的优点结合起来，例如 Diffusion Transformers (DiT) 和 Diffusion LMs 等混合架构，能够兼顾生成速度和生成质量。
- 加速：通过蒸馏、缓存、优化算法等方式，提高扩散模型的生成速度。
- 增强可控性：通过引入更多的控制信号，例如文本描述、语义标签、图像引导等，增强扩散模型的可控性。
- 降低资源消耗：通过模型压缩、量化等技术，降低扩散模型的资源消耗。
总的来说，自回归模型和扩散模型是生成式AI领域两颗璀璨的明星。了解它们的原理、应用和发展趋势，能够帮助我们更好地利用这些技术，创造出更加美好的未来。 未来，我们可能会看到更多结合了两者优势的混合模型，例如使用自回归模型生成粗略的草图，再用扩散模型进行细节填充，从而实现更高效、更灵活的生成。 关键在于理解不同模型的归纳偏置，并将其与产品的约束相匹配。