海外からのアクセス：www.kdjingpai.com

Ctrl + D このサイトをブックマークする

現在の場所図頭 " AIアンサー

従来の言語モデルが持つコード生成時のスピードボトルネックを解決するには？

2025-08-19

203

シードディフュージョンは、離散拡散技術と並列デコード方式を採用することにより、スピードボトルネックの問題を根本的に解決します。従来の自己回帰モデル(GPTなど)は単語ごとに連続的に生成する必要がありましたが、Seed Diffusionは並列生成メカニズムを採用しています。このアーキテクチャにより、推論速度は最大で2146トークン/秒これは従来のモデルの5.4倍である。実用的な推奨事項

コード生成シナリオにおいて、並列デコードをサポートする拡散モデルを優先する。
2段階の学習特性（マスク拡散＋編集拡散）を利用して複雑なロジックを扱う
制約順序拡散技術によるコードの宣言-使用順序の自動維持

この答えは記事から得たものである。シードの拡散：次世代アーキテクチャのための高速言語モデルの検証について

関連記事

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 従来の言語モデルが持つコード生成時のスピードボトルネックを解決するには？

おすすめ

日本語