W świecie sztucznej inteligencji prędkość generowania i jakość wnioskowania przez duże modele językowe (LLM) odgrywają coraz większą rolę. Tradycyjne modele autoregresyjne, choć skuteczne, napotykają na coraz większe ograniczenia w zakresie wydajności przy przetwarzaniu rozbudowanych danych tekstowych. Jednak najnowsze badania chińskiego uniwersytetu Renmin proponują zupełnie inne podejście – model LLaDA (Large Language Diffusion with mAsking), który opiera się na procesie dyfuzji. To innowacyjne rozwiązanie może okazać się kluczowe dla przyszłości sztucznej inteligencji generującej tekst.
Typowe LLM-y działają w trybie autoregresji, czyli przewidują kolejne słowa sekwencyjnie – od lewej do prawej. Choć podejście to jest sprawdzone, nie jest wolne od wad. Modele autoregresyjne dobrze radzą sobie z prostymi, krótkimi tekstami, ale przy dłuższych wymagają coraz większej mocy obliczeniowej i są podatne na efekty uboczne związane z długością kontekstu. Jednocześnie mają trudność w rozumowaniu odwrotnym, co w praktyce oznacza, że model uczący się, że „A to B”, często nie potrafi odczytać „B to A”.
LLaDA wykorzystuje zupełnie inną architekturę: bazuje na mechanizmie dynamicznego maskowania i wieloetapowej dyfuzji. Model zaczyna od sekwencji tekstu, którą losowo zasłania (maskuje), a następnie odtwarza ją w oparciu o przemyślany algorytm demaskowania. To podejście pozwala jednocześnie przewidywać wiele tokenów w obu kierunkach – do przodu i wstecz – co znacząco przyspiesza generowanie tekstu i poprawia dokładność przewidywań.
Proces treningu LLaDA przebiega w trzech głównych fazach. W fazie wstępnego uczenia model analizuje 2,3 biliona tokenów, ucząc się odszukiwać zamaskowane fragmenty tekstu i przewidywać słowa na podstawie kontekstu. W kolejnej fazie, za pomocą metod nadzorowanych, model zostaje dostrojony do przetwarzania poleceń i instrukcji, co pozwala mu lepiej odpowiadać na pytania i generować złożone wypowiedzi. Ostateczny etap to właściwe generowanie tekstu, które przebiega poprzez iteracyjne maskowanie i remaskowanie niepewnych odpowiedzi, aż do uzyskania spójnych wyników.
Ten innowacyjny sposób działania przypomina techniki stosowane w zaawansowanych modelach generowania obrazów, takich jak Stable Diffusion, gdzie obraz zostaje najpierw zaszumiony, a następnie odszumiany – tutaj dzieje się analogicznie na poziomie tekstu. Dzięki temu LLaDA potrafi generować nowe treści nie tylko szybciej, ale również w sposób bardziej świadomy kontekstu i kierunków zależności logicznych.
Testy porównawcze przeprowadzone przez twórców LLaDA pokazują, że model ten osiąga wyniki porównywalne z GPT-4 w zakresie generowania tekstu do przodu, a co ważniejsze – znacznie przewyższa go w generowaniu tekstu „wstecz” (42% skuteczności dla LLaDA vs. 32% dla GPT-4). W zadaniach związanych z kodowaniem, zadaniami matematycznymi i naukowymi, również uzyskał lepsze rezultaty niż klasyczne modele autoregresyjne tej samej wielkości. Warto zaznaczyć, że LLaDA do osiągnięcia tych wyników potrzebuje mniej tokenów, co przekłada się na większą efektywność obliczeniową.
Model został zaprojektowany przy użyciu waniliowego transformera, wspomaganego specjalnym algorytmem oceny prawdopodobieństwa (likelihood evaluation), co daje mu solidne podstawy do podejmowania decyzji w zakresie wnioskowania probabilistycznego. Dynamiczne podejście do maskowania i odtwarzania danych pozwala nie tylko przyspieszyć procesy przetwarzania języka, ale też wspiera tworzenie bardziej zaawansowanych rozwiązań AI odpornych na dobrze znane problemy modeli autoregresyjnych.
Projekty takie jak LLaDA czy Mercury od Inception Labs sugerują, że nadchodzi ewolucja w budowie LLM-ów. Dyfuzyjne modele językowe, bądź ich wersje hybrydowe, stają się realną alternatywą dla dominujących dziś modeli autoregresyjnych. Otwiera to drogę do jeszcze bardziej wydajnych, kontekstowych i logicznie świadomych systemów AI – co ma ogromne znaczenie zarówno dla narzędzi codziennego użytku, jak i zastosowań przemysłowych, edukacyjnych oraz badawczych.
Nowa generacja AI to nie tylko szybsze odpowiedzi, ale wręcz nowy sposób rozumienia i generowania języka naturalnego. Jeśli rozwój LLaDA i podobnych modeli będzie postępował dalej w tym kierunku, możemy spodziewać się rewolucji w obszarze konwersacyjnych systemów AI, rozumowania logicznego, programowania wspomaganego przez sztuczną inteligencję oraz ogólnie w zakresie wydajności algorytmów NLP.
