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LLaDA 2.0

LLaDA 2.0 – 螞蟻集團開源的離散擴散大語言模型

LLaDA 2.0：螞蟻集團突破性離散擴散大語言模型震撼登場

在人工智能的浪潮中，語言模型的演進從未停止。近日，螞蟻集團重磅發布了其自主研發的離散擴散大語言模型（dLLM）——LLaDA 2.0。這款模型不僅帶來了 16B（mini）和 100B（flash）兩個不同規模的版本，更重要的是，它成功打破了傳統擴散模型在參數規模擴展上的固有瓶頸，首次將擴散模型的參數量推向了驚人的 100B 量級，為業界樹立了新的標桿。

LLaDA 2.0 究竟有何與眾不同？

LLaDA 2.0 的出現，標志著離散擴散大語言模型邁入了前所未有的發展階段。它集成了 16B 和 100B 兩種規格，其中 100B 版本更是刷新了擴散語言模型的規模紀錄，徹底解決了此前擴散模型難以大規模部署的難題。其核心創新之一在于采用了精巧的 Warmup-Stable-Decay（WSD）持續預訓練策略。這一策略使得 LLaDA 2.0 能夠實現從自回歸（AR）模型向擴散模型的平滑過渡，不僅完美繼承了 AR 模型積累的豐富知識，更規避了從零開始訓練所帶來的高昂計算成本和時間消耗。

LLaDA 2.0 的核心優勢概覽

磅礴的參數規模：LLaDA 2.0 提供了 16B 和 100B 兩個版本，穩居當前擴散語言模型規模的頂端，有效突破了擴散模型在擴展性上的局限。
迅疾的推理效能：得益于先進的并行解碼機制，LLaDA 2.0 在推理速度上表現卓越，能夠達到每秒 535 個 token，比同等規模的自回歸模型快了驚人的 2.1 倍，極大地提升了內容生成的效率。
無縫的知識遷移：通過獨創的 Warmup-Stable-Decay（WSD）預訓練策略，LLaDA 2.0 實現了從自回歸模型到擴散模型的平穩過渡，有效地保留了 AR 模型的知識精華，避免了從頭訓練的巨大投入。
出色的性能表現：在諸如代碼生成、數學推理以及智能體任務等結構化生成領域，LLaDA 2.0 展現出了壓倒性的優勢。而在其他通用文本生成任務上，其表現也與頂尖的開源 AR 模型不相上下。
開放共享的承諾：為了促進社區的共同發展，LLaDA 2.0 的全部模型權重（包括 16B 和 100B 版本）以及配套的訓練代碼，已在 Hugging Face 平臺上完全開源，為開發者和研究人員提供了便捷的使用入口。

LLaDA 2.0 的技術內核解析

擴散模型架構的革新：LLaDA 2.0 的根基是擴散模型（Diffusion Model），它通過逐步去除噪聲的方式來生成文本。與傳統的自回歸模型逐字生成不同，擴散模型能夠實現并行解碼，從而大幅提升生成速度。
混合專家架構（MoE）的智慧：引入了混合專家架構（MoE），在每次推理時，僅需激活約 14.4 億的參數。這種設計在保證模型高性能的同時，顯著降低了計算資源的消耗。
Warmup-Stable-Decay（WSD）預訓練策略的精妙：該策略包含三個階段的預訓練過程：逐步增大塊大小、進行全序列訓練，以及縮小塊大小。這一序列操作使得模型能夠從自回歸模型平滑地過渡到擴散模型，有效繼承已有知識并優化推理效率。
置信度感知并行訓練（CAP）的提速之道：在并行解碼過程中，CAP 通過引入輔助損失函數，獎勵那些“預測正確且置信度高”的 token，從而提升了解碼的整體效率，實現了高速推理。
擴散模型版的 DPO 優化：通過利用證據下界（ELBO）來近似條件概率，LLaDA 2.0 將偏好學習（DPO）技術成功適配到擴散模型中，使得模型的輸出更符合人類的偏好。
文檔級注意力掩碼的精細控制：在處理多文檔拼接訓練時，LLaDA 2.0 設計了文檔級注意力掩碼，有效防止了不同文檔之間產生錯誤的語義連接，確保了長文本生成過程中的連貫性和準確性。