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ByteDance abre el código abierto de Cola DLM: redefiniendo la generación de texto con modelos de difusión
Se trata de un conjunto de modelos de difusión de lenguaje potencial continuo, que intenta sortear la ruta fija de generación token por token de los grandes modelos de lenguaje, organizando primero la semántica de alto nivel y luego volviendo a los textos específicos.
El núcleo de Cola DLM es Text VAE + block-causal DiT.
Text VAE primero mapea el texto discreto al espacio latente continuo, y block-causal DiT aprende la prior en el espacio latente mediante Flow Matching, para finalmente que el decodificador condicional restaure las variables latentes en texto.
El proceso de difusión trata con la representación semántica latente, no con la eliminación de ruido repetida en el nivel de token.
La versión de código abierto actual corresponde a un modelo de nivel 2B, con aproximadamente 2.3 mil millones de parámetros en total, de los cuales el núcleo DiT tiene 1.8 mil millones y además hay 500 millones de parámetros en VAE.
En ocho evaluaciones, incluyendo LAMBADA, MMLU, OBQA, HellaSwag, RACE, SIQA, SQuAD y Story Cloze, el artículo afirma que bajo un protocolo de evaluación generativa unificado, ya muestra un rendimiento escalable comparable a los baselines AR / LLaDA del mismo tamaño, alcanzando los mejores resultados en la puntuación media final.
Sin embargo, actualmente sigue siendo un punto de control de investigación, no un modelo de diálogo listo para usar.
La explicación oficial indica que el modelo no ha sido ajustado mediante instrucciones ni RLHF, y su uso principal es investigar cómo se puede aplicar la difusión continua en la generación de texto.
El artículo también muestra experimentos preliminares de extensión hacia modelado unificado de texto e imagen, pero en este repositorio solo se incluye la línea de texto.
(Origen: BlockBeats)