LLaDA简介
LLaDA（Large Language Diffusion with mAsking）是由中国人民大学高瓴AI学院李崇轩教授与文继荣教授团队联合蚂蚁集团研发的新型大型语言模型。该模型基于扩散模型框架，而非传统自回归模型（ARM）。其通过正向掩蔽过程和反向恢复过程建模文本分布，采用Transformer作为掩蔽预测器，并优化似然下界以提升生成任务效果。在预训练阶段，LLaDA使用了2.3万亿标记的数据，并结合监督微调（SFT）增强指令遵循能力。该模型在可扩展性、上下文学习和指令执行方面表现优异，解决了传统自回归模型在反转推理任务中的“反转诅咒”问题。其8B参数版本在多项基准测试中达到与LLaMA3等主流模型相当的水平，展示了扩散模型在自然语言处理领域的巨大潜力。
LLaDA的核心功能
- 高效文本生成：能够生成高质量、连贯的文本内容，适用于写作、对话及内容创作等多种场景。
- 上下文学习能力：具备快速适应新任务的能力，根据上下文信息进行有效推理。
- 指令遵循能力：能准确理解并执行用户指令，适用于多轮对话、问答系统和任务执行。
- 双向推理能力：在正向与反向推理任务中均表现出色，例如诗歌补全等复杂任务。
- 多领域适用性：在语言理解、数学计算、编程辅助和中文处理等多个领域均有良好表现。
LLaDA的技术架构
- 扩散模型框架：基于正向掩蔽与反向恢复机制建模文本分布，支持非自回归生成方式，突破传统自回归模型的顺序生成限制。
- 掩蔽预测器：利用Transformer结构预测被掩蔽的文本标记，实现对双向依赖关系的有效捕捉。
- 优化似然下界：通过优化似然下界提升模型的生成能力和稳定性，确保大规模数据下的性能。
- 预训练与微调结合：采用无监督预训练与监督微调相结合的方式，提升模型对指令的理解和执行能力。
- 灵活采样策略：支持多种生成策略，如随机掩蔽、低置信度掩蔽等，兼顾生成质量与效率。
LLaDA的资源链接
- 项目官网：https://ml-gsai.github.io/LLaDA
- GitHub仓库：https://github.com/ML-GSAI/LLaDA
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.09992
LLaDA的应用场景
- 多轮对话：适用于智能客服、聊天机器人等，支持自然流畅的交互体验。
- 文本生成：可用于写作辅助、创意文案生成等，提升内容创作效率。
- 代码生成：帮助开发者生成或修复代码，提高编程效率。
- 数学推理：支持数学问题求解，提供清晰的解题步骤。
- 语言翻译：实现多语言之间的精准转换，促进跨文化沟通。
发表评论 取消回复