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En el ámbito de la inteligencia artificial, los Modelos de Lenguaje de Difusión Enmascarados han ganado popularidad como un poderoso paradigma generativo. Sin embargo, sus propiedades de generalización han sido poco estudiadas en comparación con sus contrapartes auto-regresivas.
En este trabajo, se investigan estas propiedades en el contexto del problema de $k$-paridad, donde las redes neuronales suelen mostrar "grokking" - un largo período de rendimiento al azar seguido de una repentina generalización. Para abordar esto, se descompone teóricamente el objetivo de Difusión Enmascarada (MD) en un régimen de Señal que impulsa el aprendizaje de características, y un régimen de Ruido que sirve como regularizador implícito.
Al entrenar nanoGPT utilizando el objetivo de MD en el problema de $k$-paridad, se demuestra que este objetivo altera fundamentalmente el paisaje de aprendizaje, permitiendo una generalización rápida y simultánea sin experimentar "grokking". Además, se aprovechan las ideas teóricas para optimizar la distribución de la probabilidad de máscara en el objetivo de MD, lo que mejora significativamente la perplejidad para modelos de 50 millones de parámetros.
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