逐 token 加噪聲：uniform 與 mask

學習目標：離散版的「加噪聲」就是一條我們自己寫好的 Markov chain。兩條標準選擇的差別只在終點：uniform 走向一片隨機的字，absorbing 走向整串 [MASK]，而被遮的位置不會回來。

兩排是同一句話走同一個 t。橘＝原字　藍＝被換成隨機字　灰＝[MASK]　下方長條圖＝該排在被點選的位置上 q(x_t|x₀) 的分布（點格子換位置）

ᾱ_t（還是原字的機率）= — uniform 這次被換掉 — 格 absorbing 被遮 — 格

拖 t：兩排的原字都以機率 ᾱ_t 存活，所以被動過的格數大致相同。差別在動過之後長什麼樣——uniform 換成一個隨機的字（也可能換回自己），absorbing 一律變 [MASK]，而且往右拖不會有格子復原。看下方長條圖（滿高＝機率 1）：uniform 的那根柱子一路矮下去、其餘 29 根一起長高，最後攤成一片均勻；absorbing 永遠只有兩根，質量從原字整批搬到 [MASK]。