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HF演示：

扩散型大型语言模型（LLM）作为替代架构看起来很有前景。一些实验室最近也宣布了一个专有的模型（初始版本），你可以进行测试，它能很好地生成代码。

这种东西有望实现并行的标记生成。

  • “LLaDA在反向过程的每个步骤中同时预测所有被掩码的标记。” 所以我们不再需要超高带宽来实现快速的标记/秒（t/s）。它不受内存带宽的瓶颈限制，而是存在计算瓶颈。

讨论总结

帖子主题是LLaDA - 大型语言扩散模型（权重+演示），包括模型的相关链接、论文等。评论的主要话题多样，涵盖了对模型本身的评价、与其他模型对比、对其在创意写作、推理等方面表现的质疑、在不同硬件上的运行情况、与人类大脑工作方式的类比等，整体氛围积极且充满探索性。

主要观点

  1. 👍 观看模型生成过程很酷，类似电影中的书写语言方式
    • 支持理由：看起来很新颖独特，有不同于其他模型的生成过程
    • 反对声音：无
  2. 🔥 人类大脑工作方式可能更接近这种同时生成的方式而非下一个标记预测
    • 正方观点：人类大脑在抽象层面能瞬间知道要表达的内容，与模型的同时生成方式相似
    • 反方观点：无
  3. 💡 LLaDA擅长提前规划，但缺乏准确性，而这一点通常是transformers所擅长的
    • 解释：根据wickedlizerd的观点，LLaDA有其优势也有劣势，准确性方面不及transformers
  4. 🤔 认为模型经过大量训练令牌和校准，是正规训练的模型，区别于随机架构实验
    • 解释：有评论者认可模型构建的严谨性，经过2.3T训练令牌和SFT校准不是随机架构实验
  5. 😕 对LLaDA在创意写作方面表现失望，觉得其表现不如一块砖头
    • 解释：Cergorach使用LLaDA进行创意写作提示后得出此结论，Awwtifishal推测可能是训练数据有限

金句与有趣评论

  1. “😂 It is unreasonably cool to watch the generation. It feels kind of like the way the heptapods write their language in Arrival.”
    • 亮点：形象地描述了观看模型生成过程的酷感，类比电影场景，让人容易理解这种新奇之处。
  2. “🤔 I’m guessing the human brain works more similarly to this than to next token prediction anyway, since generally we pretty much instantly "know" what we want to say in response to something in an abstract sense, it just takes some time to form it into words and express it, and the linearity of the language is just pragmatic.”
    • 亮点：对人类大脑工作方式与模型生成方式进行了深入的思考和推测。
  3. “👀 This is extremely interesting. LLaDA seems to be good at planning ahead, which transformers are notoriously bad at. But LLaDA lacks accuracy, which transformers usually excel at.”
    • 亮点：对比了LLaDA和transformers的优缺点，简洁明了。
  4. “😮 Super cool to look at but still requires exhaustive testing.”
    • 亮点：既认可模型的吸引力，又理性地指出需要进行详尽测试。
  5. “🧐 I wonder if we could use a few iterations of diffusion to generate a “noise map” that could guide an LLM’s token prediction with far more foresight?”
    • 亮点：提出了利用扩散迭代生成“噪声图”来指导LLM标记预测的创新想法。

情感分析

总体情感倾向是积极为主。大部分评论者对LLaDA模型表现出兴趣、赞赏或认可其某些特性。主要分歧点在于对模型在一些特定功能（如创意写作、推理）上的表现以及模型准确性方面的看法。可能的原因是不同评论者的使用场景、对模型的期望以及对模型原理理解程度的不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：探索图像扩散模型技术在LLaDA中的应用、Transformer与扩散模型结合的设想等可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果LLaDA模型在推理等方面性能得到提升，可能会对自然语言处理领域产生积极影响，改变现有的模型应用格局。

详细内容：

标题：LLaDA - Large Language Diffusion Model 引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上关于 LLaDA - Large Language Diffusion Model 的讨论热度颇高。原帖提供了多个相关链接，包括 HF Demo、Models、Paper 等，引发了众多用户的深入探讨。截至目前，该帖获得了大量的关注，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在 LLaDA 模型的特点、与人类思维方式的相似性、在不同任务中的表现以及潜在的应用等方面。

有人认为，观看 LLaDA 的生成过程非常酷，就像电影《降临》中七肢桶书写语言的方式。还有用户猜测，人类大脑的工作方式可能更类似于这种模型，因为通常我们在抽象意义上很快就知道自己想要回应什么，只是需要一些时间来形成语言并表达出来。也有人觉得人类思维可能是两种方式的结合，取决于具体任务。

有用户分享道：“作为一名软件工程师，当我写故事或代码时，有时会在脑海中形成较大的画面，并逐步迭代完善。这与许多小说家的写作方式相似，先完成一个粗糙的初稿，然后进行多次修改。”

一些用户对 LLaDA 模型的性能进行了推测，认为它可能在某些方面改变“推理”模型的范式，未来的扩散模型可能比当前的方式更高效地进行头脑风暴和推理。但也有人指出，LLaDA 缺乏准确性，而这正是传统模型所擅长的。

还有用户提出了有趣的想法，比如将扩散模型与正常模型结合可能会带来很多有趣的成果，或者利用扩散模型生成“噪声图”来引导语言模型的令牌预测。

不过，也有用户在实际使用中遇到了问题，如无法生成代码，或者模型无法正常加载。

总之，关于 LLaDA - Large Language Diffusion Model 的讨论丰富多样，既有对其创新之处的肯定，也有对其不足和改进方向的思考。未来，我们期待看到这个模型在不断的探索和完善中发挥更大的作用。