O Seed Diffusion resolve fundamentalmente o problema do gargalo de velocidade ao adotar a tecnologia de difusão discreta e o esquema de decodificação paralela. Embora os modelos autorregressivos tradicionais (por exemplo, GPT) precisem ser gerados em série, palavra por palavra, o Seed Diffusion adota um mecanismo de geração paralela: primeiro gera um rascunho difuso geral e, em seguida, produz o resultado completo de uma só vez por meio de várias rodadas de refinamento. Essa arquitetura permite velocidades de inferência de até2146 tokens/sque é 5,4 vezes maior do que o modelo tradicional. Recomendações práticas:
- Prefira modelos de difusão que ofereçam suporte à decodificação paralela em cenários de geração de código
- Usando sua propriedade de treinamento em dois estágios (difusão de máscara + difusão de edição) para lidar com lógica complexa
- Manutenção automática da ordem de declaração de uso do código por meio de técnicas de difusão de ordem de restrição
Essa resposta foi extraída do artigoDifusão de sementes: validação de modelos de linguagem de alta velocidade para arquiteturas de última geraçãoO
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