人大高瓴AI联合蚂蚁推出LLaDA，打破大语言模型“逆诅咒”

LLaDA（Large Language Diffusion with Masking）是由中国人民大学高瓴人工智能研究院与蚂蚁集团联合推出的一种新型扩散语言模型。该模型通过正向掩码和反向预测机制，突破了传统自回归语言模型的限制，显著提升了语言生成和理解能力。

1、正向掩码与反向预测：

LLaDA 采用正向掩码和反向预测机制，能够同时捕捉文本的双向依赖关系。这种机制突破了传统自回归模型（如 GPT）单向生成的局限，显著提升了模型在逆向推理任务中的表现。

2、强大的上下文学习能力：

LLaDA 在上下文学习任务中表现出色，超越了 LLaMA2-7B，并与 LLaMA3-8B 表现相当。其在零样本和少样本学习任务中展现了卓越的性能。

3、高效的指令遵循能力：

通过监督微调（SFT），LLaDA 显著增强了指令遵循能力，尤其在多轮对话任务中表现出色。

4、卓越的反转推理能力：

LLaDA 有效解决了传统模型在逆向任务中的“反转诅咒”问题，特别是在反转诗歌完成任务中，其表现优于 GPT-4o。

5、高效的训练与扩展性：

LLaDA 在 2.3 万亿 tokens 的数据上进行预训练，仅使用 13 万 H800 GPU 时，展现出高效的训练性能。它能够扩展到 10²³ FLOPs 的计算资源上，并在多个基准测试中与自回归基线模型相当。

6、随机掩码机制：

LLaDA 采用随机掩码机制，对输入序列中的 token 进行动态掩码处理，相比传统的固定掩码比例（如 BERT 中的 15%），其在大规模数据上表现更优。

7、灵活的 Transformer 架构：

LLaDA 使用 Transformer 架构作为掩码预测器，不使用因果掩码（Causal Mask），能够同时看到输入序列中的所有 token，从而更好地捕捉文本的双向依赖关系。

1、自然语言处理：在语言理解、数学、代码和中文等多样化任务中表现出色。

2、多轮对话系统：通过监督微调，LLaDA 在多轮对话任务中展现了强大的指令遵循能力。

3、逆向推理任务：特别适用于需要逆向推理的任务，如反转诗歌生成。

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