Optimizing Decoding Paths in Masked Diffusion Models by Quantifying Uncertainty

📄 arXiv: 2512.21336v1 📥 PDF

作者: Ziyu Chen, Xinbei Jiang, Peng Sun, Tao Lin

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-12-24

💡 一句话要点

通过量化不确定性优化掩蔽扩散模型的解码路径

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 掩蔽扩散模型 去噪熵 生成优化 不确定性量化 非自回归生成 深度学习 推理任务

📋 核心要点

  1. 现有的掩蔽扩散模型在生成过程中对解码顺序的敏感性导致输出质量的不稳定，影响了模型的实际应用。
  2. 本文提出了去噪熵作为量化生成路径不确定性的度量，并基于此开发了后处理选择和实时引导两种优化算法。
  3. 实验结果显示，熵引导的方法在复杂推理和规划任务中显著提升了生成质量，准确性得到了持续的提高。

📝 摘要（中文）

掩蔽扩散模型（MDMs）提供灵活的非自回归生成能力，但这种自由度使得最终输出质量对解码顺序高度敏感。本文首次将这一问题形式化，归因于生成路径上的累积预测不确定性。为量化这种不确定性，我们引入了去噪熵，这是一种可计算的度量，作为评估生成过程的内部信号。基于该度量，我们提出了两种优化解码路径的算法：后处理选择方法和实时引导策略。实验表明，我们的熵引导方法显著提高了生成质量，在复杂推理、规划和代码基准测试中持续提升了准确性。我们的工作确立了去噪熵作为理解和控制生成过程的原则性工具，有效地将MDMs中的不确定性转变为发现高质量解决方案的关键优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决了掩蔽扩散模型在生成过程中对解码顺序敏感的问题，现有方法在此方面表现不佳，导致输出质量不稳定。

核心思路：通过引入去噪熵这一可计算的度量，量化生成路径的不确定性，从而优化解码路径，提升生成质量。

技术框架：整体架构包括去噪熵的计算模块和两种优化算法：后处理选择方法和实时引导策略，前者在生成后选择最佳路径，后者在生成过程中实时调整解码顺序。

关键创新：最重要的技术创新在于去噪熵的引入，它为生成过程提供了量化的不确定性评估，区别于传统方法仅依赖于固定的解码顺序。

关键设计：在算法设计中，去噪熵的计算涉及对生成路径的预测不确定性评估，后处理选择方法依赖于对生成结果的全局评估，而实时引导策略则通过动态调整解码顺序来优化生成过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，熵引导的后处理选择方法和实时引导策略在多个基准测试中均显著提升了生成质量，尤其在复杂推理和规划任务中，准确性提升幅度达到20%以上，相较于基线方法表现出色。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、图像生成和代码自动生成等，能够显著提升生成模型在复杂任务中的表现。通过优化解码路径，模型能够更有效地生成高质量的输出，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Masked Diffusion Models (MDMs) offer flexible, non-autoregressive generation, but this freedom introduces a challenge: final output quality is highly sensitive to the decoding order. We are the first to formalize this issue, attributing the variability in output quality to the cumulative predictive uncertainty along a generative path. To quantify this uncertainty, we introduce Denoising Entropy, a computable metric that serves as an internal signal for evaluating generative process. Leveraging this metric, we propose two algorithms designed to optimize the decoding path: a post-hoc selection method and a real-time guidance strategy. Experiments demonstrate that our entropy-guided methods significantly improve generation quality, consistently boosting accuracy on challenging reasoning, planning, and code benchmarks. Our work establishes Denoising Entropy as a principled tool for understanding and controlling generation, effectively turning the uncertainty in MDMs from a liability into a key advantage for discovering high-quality solutions.