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里程碑時(shí)刻!螞蟻推出業(yè)內(nèi)首個(gè)100B擴(kuò)散語言模型

12月12日消息,刻螞擴(kuò)散“螞蟻開源”公眾號發(fā)文,蟻推語螞蟻技術(shù)研究院正式推出LLaDA2.0系列離散擴(kuò)散大語言模型(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。

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)散性能超越了同級別的自回歸(AR)模型。

通過螞蟻創(chuàng)新的蟻推語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。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。

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