Seed Diffusion 자주 묻는 질문

Question 1

Seed Diffusion Preview란 무엇입니까?

Accepted Answer

Seed Diffusion Preview는 ByteDance Seed 팀에서 출시한 실험적인 diffusion 언어 모델로, 차세대 언어 모델의 프레임워크로서 discrete diffusion의 타당성을 검증하기 위해 설계되었으며, 구조화된 코드 생성에 중점을 둡니다.

Question 2

Seed Diffusion에 도입된 핵심 기술은 무엇입니까?

Accepted Answer

Seed Diffusion은 1) 2단계 diffusion 학습(마스크 기반 및 편집 기반), 2) 제약 조건 순서 학습, 3) 효율적인 병렬 디코딩을 위한 온-폴리시 학습이라는 세 가지 핵심 기술을 도입했습니다.

Question 3

Seed Diffusion으로 달성한 성능 향상은 무엇입니까?

Accepted Answer

Seed Diffusion Preview는 2146 토큰/초의 코드 추론 속도를 달성하여 유사한 규모의 자기 회귀 모델보다 5.4배 빠르면서도 여러 핵심 코드 벤치마크에서 비슷한 성능을 유지합니다.

Question 4

2단계 커리큘럼 학습은 어떻게 작동합니까?

Accepted Answer

첫 번째 단계에서는 코드 부분을 [MASK] 토큰으로 대체하여 로컬 컨텍스트와 패턴을 학습하는 마스크 기반 diffusion 학습을 사용합니다. 두 번째 단계에서는 삽입 및 삭제 작업을 통해 코드 로직 이해 및 복구 기능을 향상시키는 편집 기반 diffusion 학습을 사용합니다.

Question 5

제약 조건 순서 diffusion의 목적은 무엇입니까?

Accepted Answer

제약 조건 순서 diffusion은 사전 훈련된 모델을 활용하여 선호하는 생성 궤적을 합성하고 필터링하여 코드의 구조적 사전 지식을 통합하도록 설계되었으며, 중요한 종속성(예: 사용하기 전에 변수 선언)이 존중되도록 합니다.

Question 6

Seed Diffusion은 어떻게 고속을 달성하면서 품질을 유지합니까?

Accepted Answer

블록 단위 병렬 diffusion 샘플링, KV-캐싱 및 시스템 최적화를 사용합니다. 또한 모델은 온-폴리시 학습을 통해 생성 단계를 최소화하면서 고품질 출력을 보장하기 위해 검증기 모델로 학습됩니다.

Seed Diffusion

제품 정보

Seed Diffusion이란?

Seed Diffusion의 주요 기능

Seed Diffusion의 사용 사례

장점

단점

Seed Diffusion 사용 방법