字节跳动Seed团队近日揭晓了一项创新成果——实验性扩散语言模型Seed Diffusion Preview。该模型专注于结构化代码生成领域，旨在通过实践验证离散扩散技术能否成为下一代语言模型的核心框架。
据Seed团队介绍，Seed Diffusion Preview在代码推理速度方面表现突出，每秒能处理2146个tokens，相较于同规模的自回归模型，速度提升了5.4倍。这一显著的提升为语言模型在实际应用中的效率带来了新突破。
在多个行业基准测试中，Seed Diffusion Preview展现出了与顶尖自回归模型相当的性能。尤为在代码编辑等复杂任务上，该模型更是超越了自回归模型，展现了扩散模型在处理全局视角规划任务时的内在优势。这一发现为解决更为复杂的结构化推理问题提供了新的思路。
Seed团队表示，Seed Diffusion Preview的成功不仅在于推理速度的显著提升，更在于验证了离散扩散模型在大型语言模型上的潜力。团队强调，推理加速只是这一技术路径的表层优势，Seed Diffusion项目将继续深入挖掘其更深层次的价值，探索其在规模化应用及复杂推理任务中的广阔前景。
