[FAI] 清华 卢睿 | 理解扩散模型生成文字的幻觉问题 | ICLR 2025
讲座标题（中文）：从局部生成偏置理解扩散模型生成文字的幻觉问题
讲座标题（英文）：Towards Understanding Textual Hallucination via Local Generation Bias
讲座摘要：扩散模型取得了令人瞩目的生成效果，但其在生成含有文本内容时会出现“幻觉”问题，即符号本身正确但组合无意义。我们聚焦于这一现象，首次指出“局部生成偏差”作为根本原因，发现扩散模型在去噪过程中高度依赖局部信息，忽略全局结构，导致文本规则难以学习。我们设计了合成实验并引入指标LDR（局部依赖比）定量分析这一现象，进一步通过理论分析揭示该偏差源于训练动态中的隐式偏好，与模型架构无关。该偏差广泛存在于UNet、Transformer等模型中，甚至在真实数据分布下仍会诱发幻觉。我们的工作为理解并缓解扩散模型幻觉问题提供了新视角。
讲者信息：卢睿现为清华大学博士生，师从黄高教授，本科毕业于清华姚班，曾于2024年赴普林斯顿大学交换。主要研究领域为深度学习/机器学习理论，强化学习，神经网络架构算法优化等。主页：lr32768.github.io
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