Los modelos de difusión enmascarada mejorados con búsqueda para generación restringida representan una innovadora alternativa para la generación de secuencias con restricciones en el proceso. Estos modelos permiten la creación de secuencias mediante la limpieza iterativa de muestras corrompidas por ruido categórico, lo que los convierte en una herramienta atractiva para la decodificación autoregresiva en la generación estructurada y simbólica.
Sin embargo, uno de los desafíos que enfrentan estos modelos es su limitación para cumplir con restricciones rígidas u optimizar propiedades no diferenciables durante el tiempo de inferencia. Es en este punto donde entra en juego Search-Augmented Masked Diffusion (SearchDiff), un marco de inferencia neurosimbólico que integra la búsqueda informada directamente en el proceso inverso de limpieza. En cada paso de limpieza, las predicciones del modelo definen un conjunto de propuestas optimizado bajo una satisfacción de propiedad especificada por el usuario, lo que resulta en una transición inversa modificada que orienta el muestreo hacia soluciones probables y factibles.
Los experimentos realizados en diseño biológico y razonamiento simbólico han demostrado que SearchDiff mejora sustancialmente la satisfacción de las restricciones y la adherencia a las propiedades, superando de manera consistente a los modelos de difusión discreta y autoregresiva.
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