Gemini Diffusion: Der Geschwindigkeitswunder der Textgenerierung?

Googles kürzlich veröffentlichtes Gemini Diffusion beeindruckt mit seiner Geschwindigkeit; die Demo wurde sogar verlangsamt, um sie sichtbar zu machen. Dieser Artikel untersucht, warum Diffusionsmodelle so schnell sind und vergleicht sie mit traditionellen autoregressiven Modellen (wie GPT-4, Claude). Diffusionsmodelle generieren die gesamte Ausgabe auf einmal, anstatt Token für Token, wodurch eine parallele Generierung korrekter Teile und eine höhere Geschwindigkeit durch reduzierte Iterationen ermöglicht wird. Sie sind jedoch weniger effizient bei langen Kontexten, und ihre Fähigkeiten zum logischen Schließen sind noch fraglich. Obwohl Diffusionsmodelle intern Transformer verwenden können, unterscheidet sich ihre Architektur grundlegend von autoregressiven Modellen.