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N扩散语言模型
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iFeng科技【阅读原文】
Tags：- 全局 AR-ness@k：反映模型是否优先恢复最左侧未被掩码的位置。 - 局部 AR-ness@k：表示在 k 长度范围内连续预测下一个 token 的比例。 。文章在保留原意的基础上进行了语言重构、段落调整和语义扩展 ## 热门关键词（5个）： ### coupled-GRPO：扩散模型专属的强化学习策略 ### dLLM 的优势：高效并行生成 ### 内容（由多段落组成） ### 扩散语言模型崛起 ### 熵沉现象与生成多样性探讨 ### 苹果推出 DiffuCoder：构建原生强化学习方法 ### 解码行为分析：dLLM 如何工作？ Apple DiffuCoder coupled-GRPO 不仅提高了生成质量 DiffuCoder 的训练流程包括适应性预训练、中阶段训练、指令微调以及最后的 GRPO 强化学习阶段。实验结果显示 dLLM dLLM 在低温设置下 pass@1 准确率较高 dLLM 的解码顺序并不严格遵循从左到右的规则 dLLM 能够通过并行迭代的方式对整个文本序列进行优化 dLLM采用的是掩码式扩散模型（MDM） GRPO 是一种强化学习优化方法 GRPO强化学习 pass@k 显著上升 WordPress 与 Qwen2.5-Coder 和 OpenCoder 相当。 与传统的从左到右逐字生成方式相比 为了深入理解扩散模型的行为 为后续研究提供了有力支撑。 为填补当前 dLLM 在后训练阶段的技术空白 也为未来 dLLM 在代码生成、大模型蒸馏及多模态任务中的应用打开了新的思路。 也可以继续告诉我！ 也已在 Poe 平台上开放体验。用户可以通过链接 [https：//poe.com/Inception-Mercury](https：//poe.com/Inception-Mercury) 进行试用。 从而实现更高效的全局内容规划。这种特性尤其适用于代码生成等非线性任务。苹果研究团队指出 代码数据因其结构性特点 代码生成 代码编写通常涉及反复修改和前后跳转 以增强生成质量与多样性。 以提升可读性和搜索引擎友好性。 但 pass@k 提升有限 使其更加适应并行推理场景。这项研究不仅验证了强化学习与扩散模型结合的可行性 值得进一步研究。 其在编码任务中的表现仍存在不确定性。 具备更强的并行计算能力和全局序列优化能力。 再回填早期部分 发布了其最新的研究成果——DiffuCoder。与传统基于 Transformer 的自回归语言模型不同 同时结合留一法（LOO）优势评估与温度调节策略 吸引了众多科技巨头的关注。苹果公司也正式加入这一新兴技术的探索行列 在1300亿个有效 token 上完成训练（arXiv：2411.04905） 在扩散模型生成过程中 如需进一步拓展成系列文章、制作图文排版或撰写社交媒体推广文案 它们在性能上已能媲美主流的自回归模型。不过 实际测试显示 实验还表明 导致生成分布呈现 L 形曲线。这可能与注意力下沉机制有关 展现出更高的灵活性。同时 常用于自回归模型。但在扩散模型中应用时 并在此基础上训练出名为 DiffuCoder 的扩散模型。该模型参数规模约为70亿 往往表现出较低但波动较大的全局自回归值 扩散语言模型 扩散语言模型（dLLM）成为人工智能领域的新宠 揭示了模型潜在的能力空间。这也促使苹果开发了 coupled-GRPO 方法 显著提升了模型性能。 此前已有多个项目如 LLaDA 和 Dream 探索了 dLLM 的潜力 此外 用于衡量模型生成过程中的因果依赖程度。 由于开源 dLLM 的训练与推理机制尚未完全公开 目前已有 Mercury Coder 和 Gemini Diffusion 等基于扩散机制的代码生成器 研究人员观察到了一种被称为“熵沉（Entropy Sink）”的现象：模型倾向于优先选择置信度较高的 token 研究发现 类似程序员调试代码的过程。 而 Mercury 作为首个实现商业落地的扩散语言聊天机器人 而扩散模型天生就更适合这种非顺序性的生成逻辑。 苹果团队提出了一种名为 coupled-GRPO 的新算法 苹果强势入局 苹果提出了 coupled-GRPO 算法 苹果研究人员引入了“局部自回归性”和“全局自回归性”两个指标 该模型在多项代码生成基准测试中（如 HumanEval、MBPP、EvalPlus、BigCodeBench）表现优异 说明生成样本的多样性不足。然而 近期 还降低了模型的自回归性 这说明模型倾向于先生成较晚位置的内容 适合代码任务 适当提高温度后 通过两次互补掩码操作来提升概率估计精度 面临蒙特卡洛采样带来的高计算成本问题。为此
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