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如何解决传统语言模型在代码生成时的速度瓶颈问题？

2025-08-19
AI答疑
205

Seed Diffusion 通过采用离散扩散技术和并行解码方案，从根本上解决了速度瓶颈问题。传统自回归模型（如GPT）需逐字生成的串行方式，而Seed Diffusion采用并行生成机制：首先生成整体模糊草稿，再通过多轮细化一次性输出完整结果。这种架构使其推理速度达到2146 tokens/s，是传统模型的5.4倍。实践建议：

  • 在代码生成场景优先选择支持并行解码的扩散模型
  • 利用其两阶段训练特性（掩码扩散+编辑扩散）处理复杂逻辑
  • 通过约束顺序扩散技术自动保持代码的声明-使用顺序

本答案来源于文章《Seed Diffusion：验证新一代架构的高速语言模型》

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