字节跳动Seed团队发布实验性扩散语言模型Seed Diffusion Preview
技术突破概述
字节跳动Seed团队宣布推出实验性扩散语言模型Seed Diffusion Preview，标志着语言模型领域的一项重大技术突破。该模型旨在通过结构化代码生成实验，验证离散扩散技术路径作为下一代语言模型基础框架的可行性。
核心性能指标
- 推理速度：2146 tokens/秒
- 速度提升：比同等规模自回归模型快5.4倍
- 性能表现：在多项代码生成基准测试中达到与自回归模型相当的水平
技术挑战与创新
主要挑战
扩散模型在图像/视频合成等连续数据领域已取得显著成功，但应用于自然语言等离散领域存在根本性挑战，主要源于标准扩散过程与离散状态空间的不兼容性。
四大关键技术创新
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两阶段课程学习
- 掩码扩散训练
- 编辑扩散训练
- 目标：增强模型的局部上下文补全能力和全局代码合理性评估
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约束顺序扩散
- 通过引入代码的结构化先验，引导模型理解正确依赖关系
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同策略学习
- 优化生成步骤数量，提升模型推理速度
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块级并行扩散采样
- 在保持因果顺序的同时实现高效的块级推理
实验结果
- 代码推理速度达2146 tokens/秒
- 在多项行业基准测试中表现与顶级自回归模型相当
- 在代码编辑等任务中甚至超越自回归模型
技术意义
这一成果不仅展示了离散扩散模型在加速推理方面的潜力，更凸显了其在复杂推理任务中的应用前景。
