8.扩散模型的未来---GPT及大模型（1）

        扩散模型的研究处于早期阶段，理论和实证方面都有很大的改进潜力。正如前面都分所讨论的，其主要的研究方向包括高效的采样和改进似然函数，以及探索扩散模如何处理特殊的数据结构,与其他类型的生成模型进行融合,并定制一系列应用等。本节我们先简要介绍扩散模型未来可能的研究方向,然后再详细介绍扩散模型与GPT及大模型进行交叉研究的可能性。
        我们需要重新审视和分析扩散模型中的许多典型假设。例如，在扩散模型前向过程中完全抹去数据中的信息，并将其等效于先验分布的假设，可能并不总是成立的。事实上，在有限时间内完全去除信息是不可能的。何时停止前向噪声过程以便在采样效率和样本质量之间取得平衡是非常有趣的问题。最近在薛定谔桥和最优传输方面取得的进展有希望为此提供替代解决方案,比如提出新的扩散模型公式，并在有限时间内收敛到指定的先验分布。
        我们还要提升对扩散模型的理论理解，扩散模型是一个强有力的模型，特别是作为唯一可以在大多数应用中与生成对抗网络(GAN)匹敌而不需要采用对抗训练的模型。因此，挖掘利用扩散模型潜力的关键在于理解为什么扩散模型对于特定任务比其他选择更有效。识别那些基本特征区别于其他类型的生成模型，如变分自编码器、基于能量的模型或自回归模型等，也是非常重要的。理解这些区别将有助于理解为什么扩散模型能够生成优质样本并有更高的似然值。同样重要的是，需要开发额外的理论去指导如何系统地选择和确定各种扩散模型的超参数。
        扩散模型的潜在表示也是值得研究的，与变分自编码器或生成对抗网络不同,扩散模型在提供良好的数据潜在空间表示方面效果较差。因此它不能轻松地用于基于语义表示操纵数据等任务。此外，由于扩散模型中的潜在空间通常具有与数据空间相同的维数，因此采样效率会受到负面影响，模型可能无法很好地学习表示方案。下面我们将重点介绍扩散模型与GPT及大模型进行交叉研究的可能性。首先介绍预训练(Pre-Training)技术，然后介绍GPT及大模