텍스트 확산 언어 모델 원리 정리: 마스크 복원 방식, 추론 10배 속도와 학습 비용의 맞교환
GPT 계열이 토큰을 하나씩 예측하는 것과 달리 확산 언어 모델은 전체 초안을 만든 뒤 여러 번 고쳐 쓴다. 마스크 토큰으로 언어에 확산을 적용하는 원리와, 추론은 빨라지지만 학습은 느려지는 맞교환을 정리했다.
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확산 언어 모델 최신 뉴스와 핵심 해설
확산 언어 모델 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
TiDAR 설명: 확산·자기회귀 하이브리드로 LLM 추론을 4~6배 가속하는 원리
엔비디아 연구진의 TiDAR는 자기회귀 추론에서 놀고 있는 GPU 연산을 활용해 확산 방식으로 다음 토큰 초안을 만들고 검증한다. 품질은 그대로 두고 속도만 4~6배 끌어올린 하이브리드 언어모델의 원리를 쉽게 정리했다.
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확산 언어모델(Diffusion LLM)이란? 자기회귀 한계를 넘는 텍스트 생성
대부분의 LLM은 토큰을 한 개씩 예측하는 자기회귀 방식이다. 확산 언어모델은 마스킹을 점진적으로 되돌려 텍스트를 생성하며, 병렬성·제어성·데이터 효율에서 강점을 보인다.
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