12月12日消息，刻螞擴(kuò)散“螞蟻開源”公眾號(hào)發(fā)文，蟻推語(yǔ)螞蟻技術(shù)研究院正式推出LLaDA2.0系列離散擴(kuò)散大語(yǔ)言模型（dLLM），出業(yè)并同步公開技術(shù)報(bào)告。內(nèi)首

這一發(fā)布打破了行業(yè)對(duì)擴(kuò)散模型難以擴(kuò)展的模型固有認(rèn)知，實(shí)現(xiàn)了參數(shù)規(guī)模與性能的刻螞擴(kuò)散雙重重大突破。

LLaDA2.0系列包含基于MoE架構(gòu)的蟻推語(yǔ)16B (mini) 和里程碑式的100B (flash) 兩個(gè)版本，首次將擴(kuò)散模型的出業(yè)參數(shù)規(guī)模成功擴(kuò)展至百億量級(jí)。

尤為引人注目的內(nèi)首是，該模型在代碼、模型數(shù)學(xué)及智能體任務(wù)上的刻螞擴(kuò)散性能超越了同級(jí)別的自回歸（AR）模型。

通過(guò)螞蟻創(chuàng)新的蟻推語(yǔ)Warmup-Stable-Decay (WSD) 持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略，LLaDA2.0能夠高效繼承現(xiàn)有AR模型的出業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備，顯著避免了從頭訓(xùn)練的內(nèi)首巨大成本。

在訓(xùn)練優(yōu)化方面，模型LLaDA2.0結(jié)合了置信度感知并行訓(xùn)練（CAP）和擴(kuò)散模型版DPO，不僅保障了生成質(zhì)量，更充分發(fā)揮了擴(kuò)散模型并行解碼的先天優(yōu)勢(shì)。最終，模型實(shí)現(xiàn)了相比AR模型高達(dá)2.1倍的推理加速。

LLaDA2.0的成功有力證明：在超大規(guī)模參數(shù)下，擴(kuò)散模型不僅完全可行，更能展現(xiàn)出比傳統(tǒng)自回歸模型更強(qiáng)的性能與更快的速度。