Kuleshov 组：如何构建扩散语言模型完整指南
zainhas · x · 2026-08-31
Kuleshov Group 发布了一份详细指南，介绍如何构建扩散语言模型 (Diffusion Language Models)。
- 原理对比：对比了主流的自回归模型与扩散模型。自回归模型逐个生成 token，无法修正早期错误且速度慢；扩散模型同时生成整个序列，通过迭代逐步优化，可修正错误并支持双向上下文。
- 核心优势：
- 允许在生成过程中修正错误。
- 可通过调整步数在速度和质量间权衡。
- 每一步都利用双向上下文信息。
- 内容覆盖：文章涵盖了从简单的掩码扩散开始，到迭代细化、后训练和变长生成等技术。
所属事件:扩散语言模型优势受关注：可修正错误且生成提速 5-10 倍(2 条相关)→
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