نماذج اللغات الكبيرة القائمة على الانتشار: تغيير جذري في نماذج اللغات

كشفت شركة Inception Labs عن نموذج لغة كبير قائم على الانتشار (dLLM) ثوري يتحدى النهج التلقائي التكراري التقليدي. على عكس النماذج التلقائية التكرارية التي تتنبأ بالرموز بشكل تسلسلي، تولد نماذج dLLM مقاطع نصية في وقت واحد، وتُحسّنها بشكل تكراري. هذه الطريقة، التي حققت نجاحًا في نماذج الصور والفيديو، تتفوق الآن على نماذج LLMs من نفس الحجم في توليد الأكواد، مع تحسين السرعة والكفاءة بنسبة تتراوح بين 5 و 10 أضعاف. الميزة الرئيسية؟ تقليل الهلوسة. تولد نماذج dLLM وتُصحّح الأجزاء المهمة قبل المتابعة، وهو أمر بالغ الأهمية للتطبيقات التي تتطلب الدقة، مثل روبوتات الدردشة والوكلاء الذكيين. هذا النهج يعد بتحسين سير عمل الوكلاء متعددي الخطوات، وتجنب الدورات، وتحسين التخطيط، والتفكير، والتصحيح الذاتي.