這項由上海交通大學(xué)鄧志杰教授團隊領(lǐng)導(dǎo)的研究發(fā)表于2025年1月，論文題為《Diffusion LLMs Can Do Faster-Than-AR Inference via Discrete Diffusion Forcing》。有興趣深入了解的讀者可以通過GitHub代碼庫https://github.com/zhijie-group/Discrete-Diffusion-Forcing訪問完整資料，該研究同時得到了加州大學(xué)圣地亞哥分校和上海大學(xué)的合作支持。

人工智能文本生成的速度一直是個大問題。就像以前的打字機需要一個字母一個字母地敲出來一樣，傳統(tǒng)的AI語言模型也必須按順序生成每個詞匯，前一個詞沒寫完，后面的詞就得等著。這種"排隊寫作"的方式雖然準(zhǔn)確，但速度實在太慢了。近年來，研究者們開始嘗試一種叫做"擴散大語言模型"的新技術(shù)，就像同時用多支筆并行書寫一樣，理論上可以大大提高生成速度。

然而現(xiàn)實情況卻讓人失望。這些號稱能"并行寫作"的擴散模型在實際應(yīng)用中，速度竟然比傳統(tǒng)的"單線程"模型還要慢。這就像買了一臺據(jù)說很快的新電腦，結(jié)果用起來比老電腦還卡頓。問題出在哪里呢？原來，這些并行模型無法有效利用計算機內(nèi)存中的緩存機制，每次生成文本時都要重新計算很多已經(jīng)算過的東西，白白浪費了大量計算資源。

上海交通大學(xué)的研究團隊決定徹底解決這個問題。他們開發(fā)出一種叫做"離散擴散強制"（簡稱D2F）的全新技術(shù)，巧妙地將傳統(tǒng)模型的優(yōu)勢與并行處理的潛力結(jié)合起來。這就像設(shè)計了一條既能保持隊伍秩序、又能讓多個人同時工作的流水線。

這項突破的核心在于重新設(shè)計了AI思考文本的方式。傳統(tǒng)的擴散模型就像一個畫家試圖同時畫完整幅畫的每個部分，結(jié)果反而畫得很亂。而D2F技術(shù)則像一個聰明的畫家，把畫布分成幾個區(qū)塊，先專心畫好左邊的區(qū)塊，同時開始構(gòu)思右邊區(qū)塊的內(nèi)容，等左邊畫得差不多了，就可以利用已完成的部分來指導(dǎo)右邊的創(chuàng)作，這樣既保證了畫面的連貫性，又大大提高了作畫速度。

具體來說，D2F技術(shù)采用了一種"分塊自回歸生成"的策略。它將要生成的文本分成若干個小塊，每個塊內(nèi)部可以并行處理多個詞匯，而塊與塊之間則保持著有序的依賴關(guān)系。這樣既能享受并行處理的速度優(yōu)勢，又能利用傳統(tǒng)模型中高效的緩存機制，避免重復(fù)計算。

更巧妙的是，D2F還實現(xiàn)了"預(yù)測未來"的能力。它不需要等前面的文本塊完全寫完，就可以開始處理后面的內(nèi)容。這就像一個經(jīng)驗豐富的作家，即使前面的段落還沒完全定稿，也能根據(jù)已有的思路開始構(gòu)思后續(xù)章節(jié)。這種"超前思維"讓整個文本生成過程變得更加流暢高效。

在訓(xùn)練這種新模型時，研究團隊采用了一種名為"非對稱蒸餾"的技術(shù)。這個過程就像讓一個學(xué)徒向經(jīng)驗豐富的師傅學(xué)習(xí)寫作。師傅能夠縱觀全局，在看到完整文章大綱的情況下寫出每個段落，而學(xué)徒則需要學(xué)會在只看到部分信息的情況下，也能寫出質(zhì)量相當(dāng)?shù)膬?nèi)容。通過這種訓(xùn)練方式，新模型既學(xué)會了老模型的寫作技巧，又具備了在信息不完整時也能高效工作的能力。

為了在實際應(yīng)用中發(fā)揮最大效果，研究團隊還設(shè)計了一套"流水線并行解碼算法"。這個算法就像一條精心設(shè)計的生產(chǎn)線，能夠動態(tài)調(diào)節(jié)工作節(jié)奏。當(dāng)系統(tǒng)檢測到某個文本塊的完成度達到一定標(biāo)準(zhǔn)時，就會自動啟動下一個文本塊的處理流程。同時，系統(tǒng)還會根據(jù)前面塊的完成情況，調(diào)整后續(xù)塊的工作強度——前面的內(nèi)容越完整，后面的塊就能越放心地"加速工作"。

在性能測試中，D2F技術(shù)展現(xiàn)出了令人震撼的效果。在數(shù)學(xué)推理任務(wù)GSM8K上，使用D2F技術(shù)的Dream-Base-7B模型達到了每秒119.9個詞匯的生成速度，比著名的LLaMA3-Instruct-8B模型快了2.5倍，比Qwen2.5-Base-7B模型快了2.3倍。更令人驚喜的是，這種大幅速度提升幾乎沒有犧牲文本質(zhì)量，生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和流暢度與傳統(tǒng)模型相當(dāng)。

與其他加速技術(shù)相比，D2F的優(yōu)勢更加明顯。以LLaDA-Instruct-8B模型為例，在編程任務(wù)MBPP上，D2F技術(shù)實現(xiàn)了52.9倍的速度提升，從原來的每秒0.9個詞匯躍升至47.6個詞匯，而文本質(zhì)量幾乎沒有下降。相比之下，其他加速方法如Fast-dLLM的最好成績也只是17倍的速度提升。

這種顯著的性能差異源于D2F技術(shù)的根本性創(chuàng)新。傳統(tǒng)的加速方法就像給舊汽車換個更強勁的發(fā)動機，雖然能提高一些速度，但車輛的基本結(jié)構(gòu)限制了提升空間。而D2F技術(shù)則相當(dāng)于重新設(shè)計了整個交通系統(tǒng)，不僅車輛本身更高效，道路規(guī)劃也更合理，自然能實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

研究團隊還進行了大量的對比實驗來驗證各個技術(shù)組件的貢獻。他們發(fā)現(xiàn)，僅僅啟用緩存機制就能帶來顯著的速度提升，比如在GSM8K任務(wù)上能達到2.4倍的加速效果。而加入并行解碼流水線后，速度提升進一步躍升至7.3倍。這證明了D2F技術(shù)各個組件的協(xié)同效應(yīng)——每個部分都很重要，組合在一起產(chǎn)生的效果遠(yuǎn)超簡單相加。

在實際應(yīng)用中，D2F技術(shù)還提供了靈活的調(diào)節(jié)機制。用戶可以根據(jù)具體需求在速度和質(zhì)量之間找到最佳平衡點。如果優(yōu)先追求速度，可以降低某些質(zhì)量閾值來獲得更快的生成速度；如果更看重內(nèi)容質(zhì)量，則可以提高標(biāo)準(zhǔn)來確保輸出文本的準(zhǔn)確性。這種靈活性使得D2F技術(shù)能夠適應(yīng)不同場景的需求。

從技術(shù)發(fā)展的角度來看，D2F代表了AI文本生成領(lǐng)域的一個重要轉(zhuǎn)折點。它成功打破了長期以來"要么快但不準(zhǔn)，要么準(zhǔn)但很慢"的技術(shù)瓶頸，實現(xiàn)了速度與質(zhì)量的雙重突破。這種成功不僅僅是技術(shù)參數(shù)的改進，更是思維方式的根本轉(zhuǎn)變——從線性思維轉(zhuǎn)向并行思維，從局部優(yōu)化轉(zhuǎn)向全局協(xié)調(diào)。

對于普通用戶來說，這項技術(shù)的意義非常直觀。未來的AI寫作助手、智能客服、自動翻譯等應(yīng)用都將因此變得更加高效。原本需要等待幾秒鐘才能生成的回復(fù)，現(xiàn)在可能只需要不到一秒就能完成。這種體驗改善將讓AI工具變得更加實用，更貼近人們的日常工作節(jié)奏。

當(dāng)然，這項技術(shù)目前還處于研究階段，要真正走向廣泛應(yīng)用還需要時間。研究團隊已經(jīng)開源了相關(guān)代碼，這意味著全世界的開發(fā)者都可以基于這項技術(shù)進行進一步的優(yōu)化和應(yīng)用開發(fā)。隨著更多研究者的加入，我們有理由相信這種技術(shù)會變得更加成熟和實用。

值得一提的是，D2F技術(shù)的成功還為其他AI領(lǐng)域提供了重要啟示。它證明了通過巧妙的架構(gòu)設(shè)計和訓(xùn)練策略，可以在不顯著增加計算成本的情況下大幅提升系統(tǒng)性能。這種思路對于圖像生成、語音處理等其他AI應(yīng)用同樣具有參考價值。

總的來說，上海交通大學(xué)團隊的這項研究不僅解決了一個具體的技術(shù)難題，更重要的是為AI系統(tǒng)優(yōu)化提供了一種全新的思路。在AI技術(shù)日益成為生產(chǎn)力工具的今天，這樣的突破具有重要的現(xiàn)實意義。它讓我們看到，通過持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新，AI系統(tǒng)的性能邊界還在不斷擴展，未來的應(yīng)用前景值得期待。

Q&A

Q1：D2F技術(shù)是什么？它是如何提高AI文本生成速度的？

A：D2F（離散擴散強制）是上海交通大學(xué)開發(fā)的一種新型AI文本生成技術(shù)。它通過將文本分成多個小塊，每個塊內(nèi)部可以并行處理，塊與塊之間保持有序關(guān)系，同時能預(yù)測未來內(nèi)容而無需等待前面完全完成，從而實現(xiàn)了比傳統(tǒng)模型快2.5倍的生成速度。

Q2：D2F技術(shù)相比其他AI加速方法有什么優(yōu)勢？

A：D2F技術(shù)的最大優(yōu)勢是實現(xiàn)了真正的"又快又好"。相比其他加速方法只能帶來幾倍到十幾倍的速度提升，D2F可以實現(xiàn)50倍以上的加速，同時幾乎不犧牲文本質(zhì)量。這是因為它從根本上重新設(shè)計了AI的思考方式，而不是簡單地在現(xiàn)有技術(shù)上打補丁。

Q3：普通用戶什么時候能體驗到D2F技術(shù)帶來的改進？

A：目前D2F技術(shù)還處于研究階段，研究團隊已經(jīng)在GitHub上開源了相關(guān)代碼，供全球開發(fā)者使用和改進。隨著更多研究者和公司的參與優(yōu)化，預(yù)計未來1-2年內(nèi)就能在各種AI寫作助手、智能客服、自動翻譯等應(yīng)用中看到這項技術(shù)的實際應(yīng)用。