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Jean Tarbouriech
Jean Tarbouriech
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DiffusionGemma 语言模型实现每秒 1,500 个 token 的速度
研究人员推出了 DiffusionGemma，这是一款专为高速文本生成设计的实验性开放权重语言模型。与顺序处理 token 的传统自回归模型不同，DiffusionGemma 使用离散扩散并行优化 256 个 token 的块。该模型源自 Gemma 4 混合专家模型，在单个 NVIDIA H100 GPU 上可实现约每秒 1,500 个输出 token 的速度，显著优于传统方法。
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DiffusionGemma 透明度审计发现其与 Gemma 相当，但有例外
一篇新论文研究了文本扩散模型 DiffusionGemma 的透明度，并将其与自回归模型 Gemma 进行了比较。研究人员发现，虽然 DiffusionGemma 最初由于较大的不透明串行深度而显得透明度较低，但应用诸如 logit lens 等技术到中间向量可以使这种差异与 Gemma 相当。然而，该论文区分了可变透明度（理解计算快照）和算法透明度（重构推理过程），并指出由于其非顺序生成过程，扩散模型固有的算法透明度低于自回归模型。…