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AI文字擴散模型：引領生成式AI的新浪潮

  • 作家相片: tenlife2019
    tenlife2019
  • 5月29日
  • 讀畢需時 4 分鐘

生成式AI技術正以前所未有的速度演進，文字擴散模型（Diffusion Language Model, dLLM）作為新興焦點，將影像生成領域的擴散技術創新應用於自然語言生成，實現高效且精準的文字產出。Google於2025年推出的Gemini Diffusion是該領域的領軍者，而其他模型如ChatDLM也展現了強大潛力。本報導將深入剖析dLLM的技術核心、Gemini Diffusion與ChatDLM的特色，以及這項技術對未來的深遠影響。

文字擴散模型：從影像到文字的革命

文字擴散模型顛覆了傳統自回歸模型（如GPT系列）逐字生成的模式，採用類似影像生成的方式，從隨機噪聲出發，通過逐步去噪生成整段文字或代碼。這種方法帶來三大優勢：

  • 並行生成：一次產出整段內容，速度遠超逐字生成。

  • 迭代優化：生成過程可反覆修正，特別適用於編碼和數學推理等高精度任務。

  • 全局一致性：生成的文字結構連貫，避免局部錯誤累積。

這一技術標誌著生成式AI從自回歸到擴散模型的範式轉換，為實時應用和複雜任務開啟了全新可能。

Gemini Diffusion：速度與精度的標杆

Google DeepMind於2025年5月在Google I/O大會上發布的Gemini Diffusion是dLLM的領先代表，其核心特色包括：

  • 極高速度：生成速度達1479 tokens/秒，編碼任務中更高達2000 tokens/秒，初始延遲僅0.84秒，遠超傳統自回歸模型。

  • 非自回歸生成：從噪聲逐步精煉，類似影像生成模型從噪聲生成圖像，確保高效且高質量的輸出。

  • 專業領域表現：在數學推理和編碼任務中表現卓越，例如在AIME 2025數學測試和LiveCodeBench編碼基準中名列前茅。

  • 生態整合：與Google AI Studio和Vertex AI深度整合，方便開發者應用於聊天機器人、實時代碼生成等場景。

雖然Gemini Diffusion目前為實驗模型，僅通過等待名單提供有限訪問，但其性能已引發業界廣泛討論。在電影《Arrival》中，外星人（heptapods）的文字以圓形符號（logograms）呈現，這些符號並非線性排列，而是同時展現完整語義，類似一幅畫般從中心向外擴散，包含多層意義。這種特性與擴散模型（diffusion model）有相似之處。

在電影《Arrival》中，外星人（heptapods）的文字以圓形符號（logograms）呈現，這些符號並非線性排列，而是同時展現完整語義
在電影《Arrival》中，外星人（heptapods）的文字以圓形符號（logograms）呈現，這些符號並非線性排列，而是同時展現完整語義

市場競爭：百花齊放的dLLM

除了Gemini Diffusion，2025年還有其他dLLM模型脫穎而出，展現多元化發展：

  • ChatDLM：由中國Qafind Labs開發，ChatDLM以其驚人的生成速度和高上下文處理能力領跑市場。其生成速度高達2800 tokens/秒，幾乎是Gemini Diffusion的兩倍，且支持131,072 tokens的超長上下文窗口，適用於長篇文檔生成和複雜對話場景。ChatDLM採用獨特的“分層去噪”技術，結合掩碼擴散和全局優化，提升生成質量，特別在多語言任務和指令遵循中表現優異。此外，Qafind Labs承諾於2025年第三季度開源ChatDLM，預計將加速dLLM的普及與學術研究。

  • LLaDA：學術界提出的模型，通過掩碼擴散技術生成文字，在指令遵循和上下文學習中與LLaMA3競爭。

  • Mercury Coder：Inception公司推出的商用模型，專注於高速代碼生成，速度約1800 tokens/秒，適合企業級應用。

由中國Qafind Labs開發，ChatDLM以其驚人的生成速度和高上下文處理能力領跑市場
由中國Qafind Labs開發，ChatDLM以其驚人的生成速度和高上下文處理能力領跑市場

這些模型各具特色：ChatDLM在速度和上下文長度上獨占鰲頭，LLaDA在學術應用中表現突出，Mercury Coder則聚焦商用代碼生成。Gemini Diffusion憑藉Google生態整合保持競爭力，但ChatDLM的開源計劃可能使其在開發者社群中更具吸引力。

優勢與挑戰並存

文字擴散模型的優勢顯而易見：

  • 速度：並行生成大幅縮短響應時間，適合實時應用。

  • 精確性：迭代精煉提升代碼和數學任務的質量。

  • 多模態潛力：未來可結合圖像、音頻生成，實現更自然的交互。

然而，dLLM也面臨挑戰：

  • 固定長度限制：生成通常為固定長度（如256 tokens），靈活性有限。

  • 實驗階段：Gemini Diffusion和ChatDLM等模型尚未完全成熟，性能因任務而異。

  • 競爭壓力：開源模型與商用產品的快速迭代可能重塑市場格局。

未來展望：AI生成的新紀元

文字擴散模型的崛起不僅革新了文字生成方式，也為生成式AI的未來指明方向。Google DeepMind的專利提出“分數插值擴散模型”，進一步提升生成效率和控制能力。ChatDLM的開源計劃則可能推動dLLM在學術和產業中的廣泛應用。未來，dLLM有望在以下領域實現突破：

  • 多模態應用：整合文字、圖像和音頻，打造更自然的交互體驗。

  • 普及化：開源模型將降低技術門檻，促進創新。

  • 行業影響：從編碼、數學到創作性寫作，dLLM將重塑多個領域。

結語

Google Gemini Diffusion和ChatDLM作為文字擴散模型的先鋒，以其驚人的速度和專業領域表現，標誌著生成式AI的新里程碑。儘管面臨技術挑戰和市場競爭，dLLM的潛力無疑為自然語言生成開闢了新道路。隨著技術成熟和應用擴展，文字擴散模型將成為AI革命的關鍵力量。


參考資料

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