우리는 @AMD에서 학습된 최초의 확산 언어 모델 (Diffusion Language Model)인
요약
AMD 하드웨어에서 학습된 최초의 확산 언어 모델(Diffusion Language Model)인 ZAYA1-8B-Diffusion-Preview를 공개했습니다. 이 모델은 기존 자기회귀(Autoregressive) 방식과 달리 블록 단위의 병렬 생성을 통해 추론 속도를 획기적으로 개선했습니다.
핵심 포인트
- AMD 하드웨어 기반으로 학습된 최초의 확산 언어 모델 발표
- 블록 병렬 생성 방식을 통한 추론(Inference) 속도 최적화
- 품질 저하를 최소화하면서 기존 대비 4.6~7.7배 빠른 디코딩 속도 구현
우리는 @AMD에서 학습된 최초의 확산 언어 모델 (Diffusion Language Model)인 ZAYA1-8B-Diffusion-Preview를 선보입니다.
자기회귀 (Autoregressive) LLM은 한 번에 하나의 토큰을 생성하지만, 확산 (Diffusion) 모델은 블록을 병렬로 생성하여 추론 (Inference) 속도를 높입니다.
우리는 품질 저하를 최소화하면서 4.6-7.7배의 디코딩 (Decoding) 속도 향상을 보여줍니다.
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