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　　传统的自回归模型是根据已生成的词序列逐步预测下一个词◈◈ღ，每次只能生成一个词或一个token◈◈ღ，这种顺序过程很慢国内一卡二卡三2020视频◈◈ღ，并且会限制输出的质量和一致性◈◈ღ。

　　而扩散模型的特点则是通过逐步细化噪声学习生成◈◈ღ，这种特点会大大提高生成速度国内一卡二卡三2020视频◈◈ღ，并且减少训练的不确定性◈◈ღ。

　　Gemini Diffusion目前是一个实验性演示◈◈ღ，官方设置了访问候补名单◈◈ღ，感兴趣的朋友可以戳文末链接申请体验

　　与以往大多数基于自回归的语言模型不同◈◈ღ，Gemini Diffusion在语言模型中引入了“扩散”技术◈◈ღ，它不是直接预测文本◈◈ღ，而是通过逐步细化噪声来学习生成输出

　　有一位团队研究员展示了一个代码示例◈◈ღ，在这个示例中◈◈ღ，Gemini Diffusion模型以2000 个token/秒的速度生成◈◈ღ，这其中包括toke化◈◈ღ、预填充◈◈ღ、安全过滤器等开销

　　虽然Gemini Diffusion在生成速度上比迄今为止最快的模型还要快得多◈◈ღ，但速度却不是它的唯一优势◈◈ღ。

　　研究员还通过举例说明◈◈ღ，与仅限于一次生成一个token的自回归模型不同◈◈ღ，扩散可以在生成过程中进行非因果推理◈◈ღ。

　　对于基于自回归思想的模型来说◈◈ღ，这是一个非常难的问题◈◈ღ，例如◈◈ღ，GPT-4o就无法解决此问题◈◈ღ，因为它们必须严格自回归生成文本◈◈ღ，无法跳过中间token◈◈ღ，在生成答案之前对其进行推理◈◈ღ。

　　但扩散模型的生成过程不依赖于严格的时序因果关系◈◈ღ，而是通过并行或迭代式去噪实现数据生成◈◈ღ，可以进行非因果推理以得出正确答案（答案◈◈ღ：39）◈◈ღ。

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