现时，自回顾（AR）模子在文本生成范围占据主导地位，险些整个高出的 LLM（如 GPT-4、DeepSeek、Claude）都依赖于这种从左到右生成的架构。自然这些模子发达出了荒芜的智力，但一个基本问题浮现出来：什么样的架构范式可能界说下一代 LLM？

跟着咱们发现 AR 模子在范围化应用中败显露一系列局限 —— 包括复杂推颖异力不及、持久经营贫苦以及难以在膨胀凹凸文中保持连贯性等挑战，这个问题变得愈发遑急。这些禁止对新兴应用范围尤为要道，如具身 AI、自主智能体和持久决策系统，这些范围的见效依赖于持续灵验的推理和深度的凹凸文伙同。

破碎扩散模子（DM）自被引入文才略域以来，看成序列生成的极具后劲的

替代决策备受留神。与 AR 模子按规则逐一生成 token 不同，破碎 DM 从皆备噪声状况起步，同步动态优化整个这个词序列。这种根人性的架构互异带来了几项显耀上风：

双向凹凸文建模使信息唐突从两个标的更丰富地整合，大大增强了生成文本的全局连贯性。通过迭代优化过程自然地赢得纯确实可控生成智力。通过新颖的架构和磨砺筹划，使噪声唐突高效径直映射到数据，从而终了基础采样加快的后劲。

近期，一系列要紧突破突显了扩散时期在言语任务中日益增长的后劲。DiffuLLaMA 和 LLaDA 见效将扩散言语模子膨胀至 7B 参数范围，而看成买卖终了的 Mercury Coder 则在代码生成范围展示了荒芜的推理遵守。这种快速进展，结合扩散言语建模固有的架构上风，使这些模子成为突破自回顾要领根蒂局限的极具出路的沟通标的。

磨砺过程

Dream 7B 藏身于沟通团队在扩散言语模子范围的前期探索，和会了 RDM 的表面精髓与 DiffuLLaMA 的适配策略。作家汲取掩码扩散范式构建模子，其架构如下图所示。磨砺数据全面遮蔽文本、数学和代码范围，主要开始于 Dolma v1.7、OpenCoder 和 DCLM-Baseline，并经过一系列致密的预搞定和数据优化进程。慑服用心想象的磨砺决策，作家用上述夹杂语料对 Dream 7B 进行预磨砺，累计搞定 5800 亿个 token。预磨砺在 96 台 NVIDIA H800 GPU 上进行，忖度耗时 256 小时。整个这个词预磨砺过程进展顺利，虽偶有节点特地，但未出现不成收复的亏欠突增情况。

自回顾建模和 Dream 扩散建模的相比。Dream 以移位情势预测整个掩码 token，终了与 AR 模子的最大架构对皆和权重启动化。

在 1B 参数范围上，作家深入沟通了各式想象选项，竖立了多个要道组件，相配是来自 AR 模子（如 Qwen2.5 和 LLaMA3）的启动化权重以及凹凸文自适合的 token 级噪声重排机制，这些鼎新为 Dream 7B 的高效磨砺铺平了谈路。

AR 启动化

基于团队此前在 DiffuLLaMA 上的沟通遵守，作家发现期骗现存自回顾（AR）模子的权重为扩散言语模子提供遑急启动化效果显耀。实验解说，这种想象权术比从零入手磨砺扩散言语模子更为高效，尤其在磨砺初期阶段，如下图所示。

Dream 1B 模子上 200B token 的从零磨砺与使用 LLaMA3.2 1B 进行 AR 启动化的亏欠对比。AR 启动化自然在从因果重主见向全重主见转动初期也会经验亏欠高潮，但在整个这个词磨砺周期中持久保持低于从零磨砺的水平。

Dream 7B 最终采用了 Qwen2.5 7B 的权重看成启动化基础。在磨砺过程中，作家发现学习率参数至关遑急：设立过高会速即冲淡启动权重中贵重的从左到右学问，对扩散磨砺几无助益；设立过低则会不断扩散磨砺的进展。作家用心采用了这个参数以偏激他磨砺参数。

借助 AR 模子中已有的从左到右学问结构，扩散模子的任性规则学习智力得到显耀增强，大幅减少了预磨砺所需的 token 量和狡计资源。

凹凸文自适合 token 级噪声重排

序列中每个 token 的采用深受其凹凸文环境影响，联系词作家不雅察到现存扩散磨砺要领未能充分把合手这一中枢身分。具体而言，传统破碎扩散磨砺中，系管辖先采样一个时期步 t 来降服句子级噪声水平，随后模子践诺去噪操作。但由于本色学习最终在 token 级别进行，破碎噪声的应用导致各 token 的本色噪声水平与 t 值并不皆备对应。这一不匹配导致模子对领有不同凹凸文信息丰富度的 token 学习效果错乱不皆。

凹凸文自适合 token 级噪声重排机制暗示图。Dream 通过精确测量凹凸文信息量，为每个掩码 token 动态调理 token 级时期步 t。

针对这一挑战，作家鼎新性地提议了凹凸文自适合 token 级噪声重排机制，该机制能凭证噪声注入后的受损凹凸文智能调理各 token 的噪声水平。这一致密化机制为每个 token 的学习过程提供了更为精确的档次化请示。

经营智力

在此前的沟通中，作家已证明文本扩散不错在小范围、特定任务场景下展现出色的经营智力。联系词，一个要道问题持久悬而未决：这种智力是否能膨胀到通用、大范围扩散模子中？如今，凭借 Dream 7B 的问世，他们终于唐突给出愈加确切的谜底。

他们采用了《Beyond Autoregression: Discrete Diffusion for Complex Reasoning and Planning》中的 Countdown 和数独任务看成测试平台，这些任务允许沟通者精确调控经营难度。评估对象包括 Dream 7B、LLaDA 8B、Qwen2.5 7B 和 LLaMA3 8B，并将最新的 Deepseek V3 671B（0324）看成参考基准。整个模子均在少样本学习环境下进行测试，且未针对这些特定任务进行过有利磨砺。

不同经营难度下，不同模子在 Countdown 和数独任务中的性能发达对比。

完毕阐明炫耀，Dream 在同等范围模子中发达荒芜。相配值得一提的是，两种扩散模子均显耀卓绝了同级别 AR 模子，在某些情况下以致优于最新的 DeepSeek V3，尽管后者领稀有量级更浩繁的参数范围。这一时局背后的中枢洞见是：扩散言语模子在搞定多重敛迹问题或终了特定筹划任务时更灵验。

以下为 Qwen 2.5 7B 与 Dream 7B 在三个经营任务中的发达示例：

Qwen2.5 7B 与 Dream 7B 的生成完毕对比。

推理纯真性

相较于 AR 模子，扩散模子在两个中枢维度上显耀增强了推理纯真性。

任性规则生成

扩散模子透顶阻难了传统从左到右生成的不断，唐突按任性规则合成输出内容 —— 这一特色为各样化的用户查询提供了可能性。

1、Completion 任务

Dream-7B-instruct 践诺补全任务的效果展示。

2、Infilling 任务

Dream-7B-instruct 践诺指定收尾句填充当务的效果展示。

3、致密禁止解码行动

不同类型的查询频频需要不同的反应生陈规则。通过调剖判码超参数，咱们不错精确禁止模子的解码行动，终了从类 AR 模子的严格从左到右生成，到皆备解放的速即规则生成的全谱系调控。

模拟 AR 模子的从左到右解码模式。

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在解码规则中引入限制速即性。

皆备速即化的解码规则。

纯确实质地 - 速率量度

在上述演示中，作家展示了每步生成单个 token 的情况。联系词，每步生成的 token 数目（由扩散情势禁止）不错凭证需求动态调理，从而在速率和质地之间提供可调的量度：减少情势可赢得更快但鄙俚的完毕，增多情势则以更高狡计老本换取更优质的输出。这一机制为推理时期 scaling 拓荒了全新维度，不是替代而是补充了主流大型言语模子（如 o1 和 r1）中汲取的长想维链推理等时期。这种纯真可调的狡计 - 质地均衡机制，恰是扩散模子相较传统 AR 框架的专有上风场所。

Dream 7B 与 Qwen2.5 7B 在 Countdown 任务上的质地 - 速率性能对比。通过精确调理扩散时期步参数，Dream 唐突在速率优先与质地优先之间终了纯深刻换。

有监督微调

看成扩散言语模子后磨砺阶段的要道一步，作家实施了有监督微调以增强 Dream 与用户指示的对皆度。他们用心从 Tulu 3 和 SmolLM2 筛选并整合了 180 万对高质地指示 - 反应数据，对 Dream 进行了三轮深度微调。实验完毕充分展现了 Dream 在性能发达上与顶尖自回顾模子并列的后劲。瞻望改日，作家正积极探索为扩散言语模子量身定制更先进的后磨砺优化决策。

有监督微调效果对比图。

https://hkunlp.github.io/blog/2025/dream/

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