字節跳動Seed發佈擴散語言模型 推理速度達2146tokens每秒

觀點網訊：7月31日，字節跳動Seed團隊發佈實驗性擴散語言模型SeedDiffusionPreview，旨在以結構化代碼生成爲實驗場景，驗證離散擴散技術作爲下一代語言模型基礎框架的可行性。

由觀點新媒體瞭解，SeedDiffusionPreview在代碼推理任務中實現每秒2146tokens的生成速度，較同等參數規模的自迴歸模型提升5.4倍。該模型目前處於預覽階段，後續將圍繞代碼生成場景持續優化性能與穩定性。

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