10 年以上続く深層学習の訓練方法に終止符：サカナ・ラボがメモリ壁を突破する新手法を発表
Sakana AI は、ディープラーニングの学習におけるメモリ壁を突破するため、ネットワークをブロックごとに分割し拡散モデルのノイズ除去プロセスとして解釈する「DiffusionBlocks」という新手法を発表した。
キーポイント
メモリ効率の劇的向上
従来の全パラメータを同時に保持して学習する方式ではなく、ネットワークをブロックに分割し独立して訓練することで、必要なメモリ量を大幅に削減する手法を開発した。
拡散モデルによる再解釈
ニューラルネットワークの順伝播（フォワードパス）を、信号からノイズを除去する拡散モデルのプロセスとして捉え直すことで、ブロックごとの学習を可能にした。
主要アーキテクチャでの性能維持
ViT（Vision Transformer）、DiT（Diffusion Transformer）、および LLM（大規模言語モデル）において、エンドツーエンドのバックプロパゲーションと同等のパフォーマンスを達成した。
重要な引用
For over a decade, we've accepted that end-to-end backprop is the only way to train deep networks. But holding the entire network in memory all at once is why AI training is hitting a resource wall.
The trick? Treating the network's forward pass like a diffusion model denoising a signal.
We matched end-to-end performance across ViTs, DiTs, and LLMs while training just one isolated block at a time.
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この技術は、大規模言語モデルや視覚モデルの学習に必要な計算リソースとメモリ制約を根本から変える可能性を秘めており、AI 業界におけるトレーニングコストの劇的な低下と、より巨大なモデルの実現への道を開く。既存のハードウェア制限に縛られずにモデルを拡張できるため、次世代 AI の開発スピードとスケール感に大きな影響を与える。
編集コメント
「バックプロパゲーション一辺倒」という長年の常識を、拡散モデルの概念を応用することで打破した点が非常に興味深いです。メモリ制約という実務的な課題に対して、理論的な再解釈で解決策を示した点は、研究と実装の両面で大きなインパクトを持つでしょう。
Post
Conversation
10 年以上にわたり、エンドツーエンドの逆伝播（backprop）が深層ネットワークを訓練する唯一の方法であると受け入れられてきました。しかし、ネットワーク全体を一度にメモリ上に保持し続けることが、AI の訓練におけるリソースの壁の原因となっています。
私たちは、ネットワークをブロックに分割して独立して訓練するという新しい方法を見つけました。その秘訣は、ネットワーク順伝播（forward pass）を、信号からノイズを除去する拡散モデルのように扱うことにあります。
この再解釈により、深層モデルを訓練するために必要なメモリ量が劇的に削減されます。私たちの #ICLR2026 論文（arxiv.org/abs/2506.14202）では、ViTs、DiTs、LLM のいずれにおいてもエンドツーエンドの性能と同等の結果を達成しました。これは、一度に孤立したブロック 1 つだけを訓練しながら実現した成果です。
Quote
Sakana AI
@SakanaAILabs
5 月 27 日
DiffusionBlocks の紹介：拡散解釈に基づくブロックごとのニューラルネットワーク訓練
pub.sakana.ai/diffusionblocks
ニューラルネットワーク全体をメモリ上に保持しなくても、それを訓練できるのでしょうか？
標準的なニューラルネットの訓練では、すべてのパラメータを結合して最適化します。その結果、
原文を表示
Post
Conversation
For over a decade, we’ve accepted that end-to-end backprop is the only way to train deep networks. But holding the entire network in memory all at once is why AI training is hitting a resource wall.
We found a new way to break the network into blocks and train them independently. The trick? Treating the network’s forward pass like a diffusion model denoising a signal.
This reinterpretation slashes the memory needed to train deep models. In our #ICLR2026 paper (arxiv.org/abs/2506.14202), we matched end-to-end performance across ViTs, DiTs, and LLMs. We did this while training just one isolated block at a time.
Quote
Sakana AI
@SakanaAILabs
May 27
Introducing DiffusionBlocks: Block-wise Neural Network Training via Diffusion Interpretation
pub.sakana.ai/diffusionblocks
What if we didn’t have to hold an entire neural network in memory to train it?
Standard neural net training optimizes all parameters jointly. As a result, the
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