连续扩散语言模型 CDLM
刚翻看 DeepSpeed 团队和谷歌 DeepMind 的最新工作，发现连续扩散语言模型（CDLM）正在悄悄改变我们对语言生成的认认识。不同于传统的自回归模型一步步生成 token，CDLM 把文本理解为连续的向量序列，通过去噪过程逐步恢复信息。
技术路线：从离散到连续
DiffusionLM 用 VQ-VAE 把 tokens 映射到连续 latent space，训练一个 U-Net 去噪。GligenLM 则直接在嵌入空间训练扩散模型，跳过量化环节。后者在 GLUE 基准上表现更好，但需要更大的计算预算。
实测效果
在语言建模困惑度上，CDLM 跑得并不比 GPT-3 快，但在多样性评估上领先不少。特别是 GligenLM 在生成长度可控的内容时表现优异，感觉更贴合人类偏好。
当前局限
训练难度上，扩散模型对超参数敏感，收敛慢是硬伤。还有， inference 时需要多次采样，速度堪忧。不过，随着加速技术（如 DDIM、一致性模型）的发展，这块估计能改善不少。
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