扩散Transformer

扩散Transformer是一种基于Transformer模型的扩散建模方法，用于处理序列数据的建模和生成任务。它在原始的Transformer模型的基础上引入了扩散机制，以更好地捕捉序列中的长期依赖关系。

在传统的Transformer模型中，每个位置的输入都是通过注意力机制来聚合所有位置的信息。然而，这种全局的注意力机制可能会导致信息传递不够充分，特别是对于较长的序列。为了解决这个问题，扩散Transformer引入了扩散机制。

扩散机制通过将每个位置的信息向相邻位置进行传播来增强信息传递。具体来说，扩散Transformer在每个注意力层中引入了一个扩散函数，该函数将当前位置的信息与其相邻位置的信息进行融合。这样，每个位置的信息可以通过多次迭代传播到整个序列中，从而更好地捕捉长期依赖关系。

除了扩散机制，扩散Transformer还可以与其他技术结合使用，例如自回归生成、自监督学习等，以进一步提升建模和生成任务的性能。