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LLaDA

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LLaDA – 人大高瓴AI聯合螞蟻推出的擴散大語言模型

LLaDA(Large Language Diffusion with mAsking)是由中國人民大學高瓴AI學院的李崇軒、文繼榮教授團隊與螞蟻集團合作開發的一款創新型大型語言模型。與傳統的自回歸模型(ARM)不同,LLaDA基于擴散模型框架,通過正向掩蔽與反向恢復過程來建模文本分布,利用Transformer作為掩蔽預測器,優化似然下界以實現文本生成。在預訓練階段,LLaDA使用了2.3萬億標記的數據,并通過監督微調(SFT)提升其指令遵循能力。其8B參數版本在多個基準測試中展現出與LLaMA3等頂尖模型相媲美的性能,表明擴散模型在語言生成領域的巨大潛力。

LLaDA是什么

LLaDA(Large Language Diffusion with mAsking)是一種新型大型語言模型,由中國人民大學高瓴AI學院的李崇軒、文繼榮教授團隊和螞蟻集團聯合推出。該模型基于擴散模型框架,區別于傳統的自回歸模型(ARM),通過正向掩蔽和反向恢復過程來建模文本的整體分布。LLaDA采用Transformer架構作為掩蔽預測器,利用優化似然下界的方法進行生成任務的實現。其預訓練階段使用了海量的數據,以提升模型在指令遵循方面的能力。LLaDA在可擴展性、上下文學習能力和指令執行能力等方面表現優異,成功解決了傳統ARM的“反轉詛咒”問題。

LLaDA

LLaDA的主要功能

  • 高效文本生成:可以生成高質量、連貫的文本,適用于寫作、對話和內容創作等多種場景。
  • 強大的上下文學習能力:能夠快速適應新任務,理解上下文信息。
  • 指令執行能力:更好地理解并執行人類的指令,適合于多輪對話、問答和任務執行。
  • 雙向推理能力:在正向和反向推理任務中表現出色,能夠有效解決傳統自回歸模型的“反轉詛咒”,如在詩歌補全任務中。
  • 多領域適應性:在語言理解、數學、編程和中文理解等多個領域均表現優異,具有廣泛的應用潛力。

LLaDA的技術原理

  • 擴散模型框架:通過正向掩蔽過程逐步掩蔽文本標記,再通過反向恢復過程逐步恢復標記,從而建模文本分布。這一方法使得模型能夠以非自回歸的形式生成文本,克服了傳統自回歸模型的順序生成限制。
  • 掩蔽預測器:使用標準Transformer架構作為掩蔽預測器,輸入部分掩蔽的文本序列,預測所有掩蔽的標記,從而捕捉雙向依賴,而不僅僅是單向生成。
  • 優化似然下界:通過優化似然下界進行模型訓練,這一原理確保了在大規模數據和模型參數下的可擴展性和生成能力。
  • 預訓練與監督微調:結合預訓練和監督微調(SFT),在預訓練階段利用大規模文本數據進行無監督學習,隨后通過標注數據來提升模型的指令遵循能力。
  • 靈活采樣策略:在生成過程中,支持多種采樣策略(如隨機掩蔽、低置信度掩蔽、半自回歸掩蔽等),在生成質量和效率之間取得平衡。

LLaDA的項目地址

LLaDA的應用場景

  • 多輪對話:可用于智能客服和機器人,支持流暢的多輪交互。
  • 文本生成:適合于創作輔助和文案生成,能夠輸出高質量文本。
  • 代碼生成:為開發者提供代碼片段或修復建議,提升編程效率。
  • 數學推理:解決數學問題并提供解題步驟,適用于教育領域。
  • 語言翻譯:實現跨語言翻譯,促進文化交流。

常見問題

  • 如何使用LLaDA?:用戶可以通過項目官網或GitHub獲取相關文檔與接口說明,按照指引進行使用。
  • LLaDA的性能如何?:LLaDA在多項基準測試中表現突出,尤其在文本生成和指令遵循能力方面與頂尖模型相當。
  • LLaDA適合哪些行業?:LLaDA廣泛適用于客服、教育、內容創作等多個行業,能夠提升工作效率。
  • 如何獲取LLaDA的更新?:用戶可以關注項目的GitHub倉庫,獲取最新的更新和發布信息。
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