LLaDA 확산 언어모델 해설: 자기회귀를 벗어난 생성 방식과 역방향 추론 성능 비교
지금의 대형 언어모델은 앞에서부터 한 단어씩 이어 쓰는 자기회귀 방식이다. LLaDA는 이미지 생성에 쓰이던 확산 모델을 언어로 옮겨, 가려 둔 토큰을 여러 번에 걸쳐 벗겨 내며 문장을 완성하는 대안을 제시한다.
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LLaDA 최신 뉴스와 핵심 해설
LLaDA 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
텍스트 확산 언어 모델 원리 정리: 마스크 복원 방식, 추론 10배 속도와 학습 비용의 맞교환
GPT 계열이 토큰을 하나씩 예측하는 것과 달리 확산 언어 모델은 전체 초안을 만든 뒤 여러 번 고쳐 쓴다. 마스크 토큰으로 언어에 확산을 적용하는 원리와, 추론은 빨라지지만 학습은 느려지는 맞교환을 정리했다.
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확산 LLM과 트랜스포머의 관계 정리: 인코더·디코더에서 BERT와 LLaDA까지
잡음에서 문장을 만들어내는 확산 기반 언어모델은 트랜스포머와 대립하지 않는다. 기계번역에서 출발한 트랜스포머가 GPT와 BERT로 갈라지고, 그 BERT가 다시 확산 LLM으로 이어지는 계보를 차근히 짚었다.
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확산 언어모델(Diffusion LLM)이란? 자기회귀 한계를 넘는 텍스트 생성
대부분의 LLM은 토큰을 한 개씩 예측하는 자기회귀 방식이다. 확산 언어모델은 마스킹을 점진적으로 되돌려 텍스트를 생성하며, 병렬성·제어성·데이터 효율에서 강점을 보인다.
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