DeepMind发布DiffusionGemma：扩散模型实现极速文本生成
Google DeepMind 发布了实验性的开放权重语言模型 DiffusionGemma 的技术报告。该模型采用离散扩散技术，打破了传统自回归模型逐个 token 解码的范式，能够并行迭代细化 256 个 token 的区块，从而大幅提升文本生成速度。
已确认
- 核心机制：DiffusionGemma 采用离散扩散技术，通过双向注意力和迭代细化机制，实现 256 个 tokens 的并行输出。
- 性能优势：据作者 @bodonoghue85 分析，该架构的优势不仅限于单批量场景，在中低批量大小下，其延迟和吞吐量均展现出显著优势，且上下文越长性能收益越大。
- 场景应用：在输入强约束的场景下（例如代码编辑，输出与输入高度相似），该模型相比自回归模型具有显著优势。
为什么重要
- 该技术报告长达 55 页，详细探索了扩散模型在语言生成领域的应用。这为突破 LLM 推理速度瓶颈提供了一种全新的并行解码思路，特别是在需要结构化输出的任务中展现出巨大潜力。
2026-08-04 ~ 2026-08-04 · 5 条相关
一手来源
- DeepMind 发布 DiffusionGemma：扩散模型实现极速文本生成 — deepmind ·
- DiffusionGemma 并行输出 256 tokens，代码编辑场景优势显著 — bodonoghue85 ·
- 文本扩散模型优势解析：中低批量下延迟与吞吐量双优 — bodonoghue85 ·
- 【源头】DeepMind 发布 DiffusionGemma：扩散模型实现极速文本生成 — deepmind · 2026-08-04
- DiffusionGemma 技术报告：并行解码突破 LLM 推理速度瓶颈 — bodonoghue85 · 2026-08-04
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