在人工智能浪潮汹涌而来的今天，大语言模型（LLM）的军备竞赛愈发激烈。近日，蚂蚁技术研究院的一项重磅发布，无疑为这场竞赛注入了新的活力。他们推出了 LLaDA2.0 系列大语言模型，其中最引人注目的，是业内首个参数规模达到1000亿（100B）的离散扩散大语言模型（dLLM）。这意味着，困扰扩散模型难以大规模扩展的瓶颈可能已被打破，而其在生成质量和推理速度上的飞跃，也为整个大语言模型领域的发展描绘了新的蓝图。
LLaDA2.0 系列并非“单打独斗”，而是推出了两个版本：一个轻量级的 16B（mini）版本，以及今回的主角——100B（flash）版本。后者以其庞大的参数规模，在处理复杂的代码生成和指令执行任务时，展现出了前所未有的优势。这对于开发者而言，无疑是个振奋人心的消息，意味着未来编写代码、执行复杂指令，或许能变得更加便捷高效。
要实现如此规模的飞跃，技术上的突破是关键。蚂蚁团队采用了全新的 Warmup-Stable-Decay（WSD）预训练策略，巧妙地继承了自回归（AR）模型的知识，从而省去了从零开始训练的巨额成本。更令人惊叹的是，LLaDA2.0 在推理速度上实现了质的飞跃。通过并行解码技术，其推理速度达到了惊人的 535 tokens/s，相比同级别 AR 模型快了整整 2.1 倍。这背后离不开模型在推理过程中对 KV Cache 的高效复用以及块级并行解码等精妙设计。在后训练阶段，互补掩码和置信度感知并行训练（CAP）等技术的加持，进一步优化了模型的数据效率和推理速度。
在各项性能评测中，LLaDA2.0 的表现同样可圈可点。尤其是在代码生成这类对结构化要求极高的任务上，它展现出了更强的全局规划能力，能够生成更为精准、符合逻辑的代码。此外，在复杂的智能体调用和长文本处理任务中，LLaDA2.0 也游刃有余，显示出其在多样化应用场景中的强大适应性。
蚂蚁集团此次发布的 LLaDA2.0，不仅是离散扩散技术发展的一个重要里程碑，更重要的是，它证明了扩散模型在超大规模应用场景下的巨大潜力与可行性。这预示着，我们或许将迎来一个更加强大、高效的生成式人工智能时代。展望未来，蚂蚁集团并未止步，他们计划进一步拓展扩散模型的参数规模，并深入融合强化学习和思考范式，持续推动生成式人工智能技术的边界。
