技术原理 - 扩散语言模型采用非自回归生成方式，通过加噪和去噪两阶段处理文本，类似画家先勾勒轮廓再添加细节[2][3] - 该模型具备高度并行性，可同时处理多个位置词汇，相比传统逐词生成模型实现数倍速度提升[3] - 训练过程采用填空式策略，随机遮盖词汇让模型推断被遮盖内容，增强对双向关系的理解[4] 性能表现 - LLaDA-8B模型在多个标准测试中表现接近或超越同等规模LLaMA3-8B模型，显示性能已达传统模型水平[4] - Mercury系列模型实现每秒数千词汇生成速度，显著提升实时对话和大规模文本生成效率[7] - Gemini Diffusion模型在基准测试中展现与GPT-4相当的性能表现[7] 发展历程 - 技术演进从2021年D3PM模型起步，经历连续空间到离散空间的转化过程[3] - 早期Diffusion-LM将文字转换为连续数字表示进行处理，后期DiffusionBERT和LLaDA系列实现直接文字空间操作[4] - 训练策略创新性采用从自回归模型适应方法，可利用现有大型语言模型快速训练扩散模型[5] 应用领域 - 在代码生成任务中展现优势，能同时处理程序不同部分的复杂依赖关系[6] - 数学推理和文档摘要领域表现优秀，特别适合需要全局规划的结构化输出任务[6] - 多模态应用具有天然优势，MMaDA模型可同步处理文本理解、生成及图像生成任务[5] 技术挑战 - 面临并行生成诅咒问题，同时生成词汇时可能忽略依赖关系导致文本连贯性下降[6] - 基础设施支持不足，现有开发工具和部署平台主要针对自回归模型设计[6] - 长文本生成能力存在限制，处理超长文档时仍面临技术瓶颈[7] 发展方向 - 重点提升训练效率，解决当前扩散模型训练过程中的效率问题[7] - 开发更先进推理算法，进一步缩小与传统模型在生成质量上的差距[7] - 优化长文本处理能力，突破现有模型在长文档生成方面的限制[7]