Seed Diffusion löst das Problem des Geschwindigkeitsengpasses grundlegend, indem es eine diskrete Diffusionstechnologie und ein paralleles Dekodierungsschema einsetzt. Während herkömmliche autoregressive Modelle (z. B. GPT) seriell Wort für Wort generiert werden müssen, verwendet Seed Diffusion einen parallelen Generierungsmechanismus: Zunächst wird ein allgemeiner Fuzzy-Entwurf generiert, und dann wird das vollständige Ergebnis durch mehrere Verfeinerungsrunden auf einmal ausgegeben. Diese Architektur ermöglicht Inferenzgeschwindigkeiten von bis zu2146 Token/swas 5,4-mal höher ist als beim traditionellen Modell. Praktische Empfehlungen:
- Bevorzugung von Verbreitungsmodellen, die eine parallele Dekodierung in Szenarien der Codegenerierung unterstützen
- Nutzung der zweistufigen Trainingseigenschaft (Maskendiffusion + Editierdiffusion) zur Verarbeitung komplexer Logik
- Automatische Aufrechterhaltung der Deklarations-Verwendungs-Reihenfolge des Codes durch Techniken zur Diffusion der Reihenfolge von Beschränkungen
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSeed Diffusion: Validierung von Hochgeschwindigkeits-Sprachmodellen für Architekturen der nächsten GenerationDie
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