在人工智能领域，一项名为“扩散语言模型”的创新技术正引发广泛关注。这项由阿里巴巴人工智能实验室的李天一、陈明达、郭博伟和沈志强共同研究的技术突破，于2025年8月在arXiv预印本平台上发表，论文题为《扩散语言模型综述》。
扩散语言模型提出了一种革命性的文字生成方式，它不同于传统AI模型如ChatGPT的逐词生成模式。想象一下，如同画家先勾勒画面轮廓再逐步填充细节，扩散语言模型也是先构建文字的整体框架，再逐步细化和完善。这一转变有望彻底改变人与AI的交互体验。
传统语言模型，如ChatGPT，采用自回归生成方式，即根据已生成的内容预测下一个词。这种方式虽然有效，但逐词生成的过程限制了速度。相比之下，扩散语言模型采用并行处理方式，能够同时处理多个词汇，显著提升生成效率。
扩散语言模型的工作流程分为两个阶段：加噪过程和去噪过程。在加噪阶段，模型将清晰的文字逐渐模糊化；在去噪阶段，模型学习如何将模糊的内容还原为清晰的文字。这种方法的并行性优势使得模型能够同时处理多个位置的词汇，就像多位画家同时在画布上作画。
阿里巴巴研究团队在论文中详细阐述了扩散语言模型的发展历程。从2021年的D3PM模型开始，这一领域经历了从连续空间到离散空间的演进。早期的模型如Diffusion-LM将文字转换为连续数字表示，在数字空间中进行扩散处理。后来的研究者发现，直接在文字空间中进行扩散处理效果更好，催生了离散扩散语言模型，如DiffusionBERT和LLaDA系列。
最新的研究成果显示，扩散语言模型在性能上已能与传统自回归模型相媲美。例如，LLaDA-8B模型在多个标准测试中的表现接近甚至超过了同等规模的LLaMA3-8B模型。这意味着扩散语言模型在速度和质量上取得了平衡，为用户提供了更高效、更智能的AI交互体验。
在训练策略方面，扩散语言模型采用了独特的填空式训练方法。与传统模型通过续写方式训练不同，扩散模型通过随机遮盖文章中的词汇，让模型学会根据剩余内容推断被遮盖的部分。这种训练方式使模型能够更好地理解词汇之间的双向关系，提升生成质量。
扩散语言模型在推理优化方面展现出独特优势。传统模型的生成过程是不可逆的，一旦生成某个词就无法修改。而扩散模型采用不断修正的生成过程，可以在生成过程中反复调整和优化。这种特性使得扩散模型能够采用多种策略提升生成质量，如重新遮盖和置信度筛选等。
多模态应用方面，扩散语言模型也具有天然优势。由于文本和图像都可以用相似的扩散过程生成，因此可以更容易地构建统一的多模态模型。例如，MMaDA模型可以同时处理文本理解、文本生成和图像生成任务，这在传统自回归模型中难以实现。
尽管扩散语言模型展现出巨大潜力，但仍面临一些挑战。并行生成可能导致词汇间依赖关系考虑不足，影响文本连贯性。目前大部分AI开发工具和部署平台都是为自回归模型设计的，扩散语言模型需要专门优化才能发挥最佳性能。
在实际应用方面，扩散语言模型已在代码生成、数学推理、文档摘要等领域展现出优秀性能。特别是在需要全局规划和结构化输出的任务中，扩散模型的并行生成能力显得尤为重要。随着技术的不断发展，扩散语言模型有望在更多领域发挥重要作用。
Q&A
Q1：扩散语言模型与传统语言模型有何不同？
A1：扩散语言模型采用并行处理方式，能够同时处理多个词汇，提升生成效率；而传统语言模型则采用逐词生成方式。
Q2：扩散语言模型的性能如何？
A2：最新研究显示，扩散语言模型在性能上已能与传统模型相媲美，展现出巨大潜力。
Q3：用户何时能体验到扩散语言模型技术？
A3：目前已有一些商业化产品开始应用这项技术，但大规模普及还需解决基础设施支持等问题。
