FAQ de Seed Diffusion

Question 1

Qu'est-ce que Seed Diffusion Preview ?

Accepted Answer

Seed Diffusion Preview est un modèle de langage de diffusion expérimental publié par l'équipe ByteDance Seed, conçu pour valider la faisabilité de la diffusion discrète en tant que cadre pour les modèles de langage de nouvelle génération, en mettant l'accent sur la génération de code structuré.

Question 2

Quelles sont les technologies clés introduites dans Seed Diffusion ?

Accepted Answer

Seed Diffusion introduit trois technologies clés : 1) L'apprentissage de la diffusion en deux étapes (basé sur le masquage et basé sur l'édition), 2) L'apprentissage de l'ordre contraint, et 3) L'apprentissage sur la politique pour un décodage parallèle efficace.

Question 3

Quelle est l'amélioration des performances réalisée par Seed Diffusion ?

Accepted Answer

Seed Diffusion Preview atteint une vitesse d'inférence de code de 2146 tokens/s, ce qui est 5,4 fois plus rapide que les modèles autorégressifs d'échelle similaire, tout en maintenant des performances comparables sur plusieurs benchmarks de code de base.

Question 4

Comment fonctionne l'apprentissage du curriculum en deux étapes ?

Accepted Answer

La première étape utilise l'apprentissage de la diffusion basé sur le masquage où les portions de code sont remplacées par des tokens [MASK] pour apprendre le contexte local et les modèles. La deuxième étape utilise l'apprentissage de la diffusion basé sur l'édition avec des opérations d'insertion et de suppression pour améliorer la compréhension de la logique du code et les capacités de réparation.

Question 5

Quel est le but de la diffusion d'ordre contraint ?

Accepted Answer

La diffusion d'ordre contraint est conçue pour incorporer des priors structurels du code en tirant parti du modèle pré-entraîné pour synthétiser et filtrer les trajectoires de génération préférées, en veillant à ce que les dépendances importantes (comme la déclaration des variables avant leur utilisation) soient respectées.

Question 6

Comment Seed Diffusion maintient-il la qualité tout en atteignant une vitesse élevée ?

Accepted Answer

Il utilise l'échantillonnage de diffusion parallèle par blocs, la mise en cache KV et les optimisations du système. Le modèle est également entraîné avec un modèle de vérificateur pour garantir une sortie de haute qualité tout en minimisant les étapes de génération grâce à l'apprentissage sur la politique.

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