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有一种新型的基于扩散而非自回归的模型，据说更快、更便宜且更好。我见过Inception Labs推出的一个名为Mercury的模型，大家怎么看呢？

讨论总结

这个讨论主要是关于扩散语言模型是否有未来。大家从不同角度进行分析，包括与自回归模型的竞争关系、在不同任务中的表现、模型的速度、质量、经济优势等，既有看好扩散模型未来发展的，也有对此持怀疑态度的，整体氛围较为理性客观。

主要观点

  1. 👍 Transformer的成功阻碍扩散模型发展
    • 支持理由：Transformer已取得重大成功，人们在AI竞赛中更倾向选择可预测结果的技术。
    • 反对声音：无明确反对声音。
  2. 🔥 目前不能对扩散语言模型的未来过于看好
    • 正方观点：虽然架构酷炫，但目前表现不是最佳，若有质量才会有更多热度。
    • 反方观点：有人认为扩散模型有未来，因为已在音乐、艺术等领域有所建树且用于生成式AI。
  3. 💡 扩散模型在类似人类理解和思考任务上远不如自回归LLMs
    • 解释：Jeff Hawkins书中“记忆 - 预测”大脑模型和自回归LLMs工作方式相似，扩散模型接近视觉工作方式而非传统思考方式。
  4. 💡 扩散模型优化后比自回归模型好
    • 解释：在边缘设备上运行速度更快且更经济，但批处理时不具经济性。
  5. 💡 若能证明扩散语言模型与自回归模型结合的想法可行，可融合二者优势
    • 解释：扩散用于内部推理，自回归用于输出文本。

金句与有趣评论

  1. “🤔 I think one of the main things holding back diffusion is that transformers have had major successes.”
    • 亮点：指出扩散模型发展受阻的关键因素。
  2. “👀 如果人们看到质量就会有更多热度，但现在还不能对这种架构的未来下太大赌注。”
    • 亮点：客观看待扩散模型的未来发展与其质量的关系。
  3. “😂 I think diffusion based LLM models definitely have a future.”
    • 亮点：明确表达对扩散模型未来的看好。
  4. “🤔 我个人认为，在任何类似人类理解和思考的任务中，扩散模型本质上远不如自回归语言模型。”
    • 亮点：从人类思考任务角度对比两种模型。
  5. “👀 在典型的3060设备上运行12b模型时，你只会使用10%的计算能力。”
    • 亮点：用实例说明扩散模型在边缘设备上的经济优势。

情感分析

总体情感倾向较为中性，既有对扩散模型未来看好的积极情绪，也有对其发展持怀疑态度的消极情绪。主要分歧点在于扩散模型的发展前景，看好的人认为扩散模型在一些领域已经有所建树或者其有独特优势，如在边缘设备上运行的经济性；而持怀疑态度的人则认为Transformer的成功、自回归模型的持续进步以及扩散模型目前表现不佳等因素会阻碍其发展。

趋势与预测

  • 新兴话题：扩散模型与自回归模型的结合、基于扩散的多模态大语言模型。
  • 潜在影响：如果扩散模型能够克服目前面临的问题并与自回归模型结合，可能会对AI领域的发展产生重要影响，改变现有的模型竞争格局，推动生成式AI向更好的方向发展。

详细内容：

标题：扩散语言模型是否拥有未来？Reddit 热门讨论引发深思

在 Reddit 上，一个关于“扩散语言模型是否拥有未来”的话题引发了热烈讨论。原帖指出出现了新的基于扩散而非自回归的模型，比如由 Inception Labs 推出的 Mercury，询问大家对此的看法。该帖子获得了众多关注，评论数众多。讨论主要围绕扩散语言模型与自回归模型的优劣对比，以及它们在不同领域的应用前景展开。

在讨论中，有人认为目前阻碍扩散模型发展的主要原因是 Transformer 已经取得了重大成功。只要自回归模型持续稳定进步，人们就缺乏足够动力专注于扩散模型，但未来扩散模型可能会用于解决自回归模型的短板。也有人指出新的图像扩散模型和文本扩散模型多基于 Transformer，这些概念是相互正交的。还有人提到使用 Transformer 的 GPT-4o 生成的图片效果出色，远超任何已有的扩散模型。

有用户分享了自己测试 Mercury 的经历，称赞其速度快，几步就能完成整个文本输出，且在质量上相比相同数据训练的 Transformer 模型有优势，但也有人表示 Mercury 在指令遵循和代码质量方面表现不佳。

有人觉得如果人们看到扩散模型的质量优势，会有更多的关注，但目前还不值得对其未来押注太多。也有人认为扩散模型在图像生成的早期需要有大致轮廓，然后逐步调整细节，而文本的处理是顺序性的，所以在复杂任务中扩散模型可能会失败。

还有人认为扩散模型在音乐、艺术和生成式 AI 领域都有所建树，肯定是未来的趋势。但也有人认为对于类似人类理解和思考的任务，扩散模型天生就远不如自回归模型。

总之，关于扩散语言模型是否拥有未来，Reddit 上的讨论观点多样，尚未达成明确的共识。但这些讨论为我们深入思考这一技术的发展提供了丰富的视角和有价值的见解。