一个 “线性硬刚”？一个 “立体开挂”？自回归模型和扩散模型之争究竟谁更胜一筹？

你知道吗？比现有大模型快 10 倍的扩散语言模型，是今年上半年的热门研究方向。​人类表达时，往往先有核心意思和关键词，再串联成句，并非逐字想好。可现在的大模型为何要逐字输出，不能先定整体再优化细节呢？​

扩散语言模型（diffusion language）给出了答案。它融合了图像扩散模型与大语言模型的优势。图像扩散模型生成时，是从纯噪音图像逐步去噪得到成品，类似木头雕刻先构整体再修细节，扩散语言模型也如此：先生成整体框架，再不断去噪优化，而非传统模型那样从左到右逐字蹦。​

自回归模型 vs 扩散模型：犀利对比​

• 自回归模型：主打 “挤牙膏式输出”，从左到右一个字一个字蹦，像写书法只能顺笔画，错了没法改，堪称 “一步错步步坑” 的倔强选手。​

• 扩散模型：玩的是 “先搭骨架再填肉”，先搞出整体框架再精修，错了能回炉重造，像雕刻师边雕边改细节，效率拉满还带 “后悔药”。​

简单说，一个是 “线性硬刚”，一个是 “立体开挂”。

它速度极快，14 步就能完成自回归模型 75 步的写代码任务。且容错性强，生成的词有误可弥补，不像传统模型一旦生成就无法更改。​实验显示，相同数据和参数量下，扩散语言模型知识学习更深，部分指标优于传统自回归大模型。更惊人的是，即便训练数据重复 480 遍，它的表现仍能提升，对数据挖掘更深入。​

传统模型因逐字生成，注意力矩阵是三角形，无法关联未生成词汇；扩散模型并行生成，注意力矩阵是满的，参数量更紧凑，能用更小参量捕捉更多信息。​

不过，它尚未替代自回归大模型，除了技术新、架构和数据未适配，还因并行生成对算力要求更高。​

目前已有技术结合两者优势：句子间自回归生成，句子内用 block diffusion 快速填充，更贴近人脑思维。​

这个技术会是 AI 行业的下一个突破点吗？让我们拭目以待。

总结一下就是：

“扩散语言模型（diffusion language model）”，它融合了图像扩散模型与大语言模型的优势，生成速度比传统大模型快 10 倍（14 步完成自回归模型 75 步的写代码任务）。其原理类似 “木头雕刻”：先构整体框架，再逐步 “去噪” 优化细节。相比传统模型，它能纠错、知识学习更深、数据挖掘更透（数据重复 480 遍仍能提升表现），但对算力要求更高。目前已有技术结合两者优势（句子间自回归、句子内块扩散），更贴近人脑思维。​