Fine-Tuning Discrete Diffusion Models with Policy Gradient Methods

📄 arXiv: 2502.01384v3 📥 PDF

作者: Oussama Zekri, Nicolas Boullé

分类: stat.ML, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-02-03 (更新: 2025-12-18)

备注: 33 pages, 8 figures, 8 tables

期刊: NeurIPS 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SEPO算法，用于策略梯度微调离散扩散模型以解决奖励优化难题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 离散扩散模型 策略梯度 强化学习 人类反馈 文本生成

📋 核心要点

  1. 现有方法难以使用策略梯度微调离散扩散模型，尤其是在面对不可微奖励时，优化过程复杂且效率低下。
  2. 论文提出Score Entropy Policy Optimization (SEPO) 算法，利用得分函数和熵正则化，实现高效的策略梯度更新。
  3. 实验结果表明，SEPO算法在多个离散生成任务中表现出良好的可扩展性和效率，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

离散扩散模型因其处理复杂离散结构的能力，在语言建模领域受到了广泛关注。然而，像在人类反馈强化学习（RLHF）中常见的那样，使用策略梯度方法微调这些模型仍然是一个具有挑战性的任务。本文提出了一种高效、广泛适用且具有理论依据的策略梯度算法，称为Score Entropy Policy Optimization（SEPO），用于在不可微奖励上微调离散扩散模型。在多个离散生成任务上的数值实验证明了我们方法的可扩展性和效率。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何使用策略梯度方法高效地微调离散扩散模型，以优化非可微的奖励函数。现有方法在处理离散空间和不可微奖励时面临挑战，导致训练不稳定和效率低下。传统的策略梯度方法难以直接应用于离散扩散模型，因为扩散过程涉及多个离散步骤，且奖励函数通常是不可微的。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型的得分函数（score function）来指导策略梯度更新，并引入熵正则化来提高探索能力和稳定性。具体来说，SEPO算法通过估计扩散过程中的得分函数，将其作为策略梯度的替代，从而避免直接对不可微奖励进行微分。同时，熵正则化鼓励模型探索更多可能的生成序列，防止过早收敛到局部最优解。

技术框架：SEPO算法的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用离散扩散模型生成序列；2) 计算生成序列的奖励；3) 估计扩散过程的得分函数；4) 使用得分函数和熵正则化计算策略梯度；5) 更新扩散模型的参数。该框架可以与现有的离散扩散模型相结合，无需修改模型的结构。

关键创新：SEPO算法的关键创新在于利用得分函数来近似策略梯度，从而解决了不可微奖励带来的优化难题。与传统的策略梯度方法相比，SEPO算法不需要对奖励函数进行微分，因此可以应用于更广泛的场景。此外，熵正则化的引入提高了算法的探索能力和稳定性，使其能够更好地应对复杂的离散生成任务。

关键设计：SEPO算法的关键设计包括：1) 使用神经网络来估计扩散过程的得分函数；2) 使用KL散度来衡量生成序列和目标序列之间的差异；3) 使用Adam优化器来更新扩散模型的参数。此外，论文还对熵正则化的系数进行了仔细的调整，以平衡探索和利用之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在多个离散生成任务上进行实验，验证了SEPO算法的有效性。实验结果表明，SEPO算法在文本生成任务中能够生成更流畅、更符合人类偏好的文本，并且在机器翻译任务中能够取得更高的翻译质量。与现有的策略梯度方法相比，SEPO算法在训练效率和性能方面均有显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自然语言处理领域，例如文本生成、机器翻译、对话系统等。通过使用SEPO算法，可以更好地利用人类反馈来微调离散扩散模型，从而生成更符合人类偏好的文本。此外，该方法还可以应用于其他离散生成任务，例如图像生成、音乐生成等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Discrete diffusion models have recently gained significant attention due to their ability to process complex discrete structures for language modeling. However, fine-tuning these models with policy gradient methods, as is commonly done in Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), remains a challenging task. We propose an efficient, broadly applicable, and theoretically justified policy gradient algorithm, called Score Entropy Policy Optimization (\SEPO), for fine-tuning discrete diffusion models over non-differentiable rewards. Our numerical experiments across several discrete generative tasks demonstrate the scalability and efficiency of our method. Our code is available at https://github.com/ozekri/SEPO.