字节跳动Seed团队近日揭晓了一项名为Seed Diffusion Preview的实验性技术成果，该技术旨在探索离散扩散模型在结构化代码生成领域的潜力，以期验证其作为下一代语言模型基础框架的可行性。
据Seed团队介绍，Seed Diffusion Preview在代码推理速度上取得了显著突破，其处理速度高达每秒2146个标记（tokens），相较于同等规模的自回归模型，这一速度提升了5.4倍。这一成果不仅在速度上实现了飞跃，还在多个业界基准测试中展现出了与顶尖自回归模型相当的性能。
尤为在涉及全局视角规划的代码编辑任务中，Seed Diffusion Preview展现出了扩散模型框架的独特优势。在这些任务中，该模型的性能超越了基于自回归的模型，为解决更为复杂的结构化推理问题提供了新的视角和可能性。
Seed团队进一步指出，高效采样只是Seed Diffusion Preview技术优势的冰山一角。该技术的深层次价值在于其推理加速的潜力，以及在未来可能带来的规模化效应和在复杂推理任务中的广泛应用。
通过Seed Diffusion Preview，字节跳动Seed团队不仅验证了离散扩散模型在大型语言模型上的推理加速能力，还为这一技术路径的未来发展奠定了坚实的基础。团队表示，他们将继续深入挖掘这一技术的潜力，探索其在更多复杂推理任务中的应用场景，以期推动自然语言处理技术的进一步发展。
