ChatDLM：全球最快的擴(kuò)散語言模型

ChatDLM于2025-04-28發(fā)布在Ai產(chǎn)品

ChatDLM是什么？

ChatDLM是Qafind Labs開發(fā)的下一代基于擴(kuò)散的語言模型，具有超快的速度生成（每秒超 2800 個(gè) token）、可控生成、局部修復(fù)、多約束任務(wù)處理、卓越翻譯、資源高效（運(yùn)營(yíng)成本降低 30%）等特點(diǎn)，在多項(xiàng)任務(wù)上性能優(yōu)于其他模型，未來還將向多模態(tài)、更精準(zhǔn)的可控生成方向發(fā)展，并且重新思考語言模型的工作方式。

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ChatDLM模型特點(diǎn)

超快速生成：每秒可生成超 2800 個(gè) token，能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)響應(yīng)，讓對(duì)話流暢自然。
可控生成：可對(duì)文本生成進(jìn)行精準(zhǔn)控制，滿足特定需求，定制輸出內(nèi)容。
局部修復(fù)：能無縫編輯生成內(nèi)容的特定部分，無需重新生成全部文本。
多約束任務(wù)處理：可同時(shí)處理具有多種要求的復(fù)雜任務(wù)，給出精確解決方案。
卓越翻譯：在翻譯任務(wù)中表現(xiàn)出色，能保留語言間的上下文和細(xì)微差別。
資源高效：優(yōu)化的架構(gòu)降低了計(jì)算需求，使運(yùn)營(yíng)成本降低 30%，可應(yīng)用于 10 多個(gè)專業(yè)場(chǎng)景。

ChatDLM性能優(yōu)勢(shì)

ChatDLM在可控生成、局部修復(fù)、多約束任務(wù)、數(shù)字倒計(jì)時(shí)、行程規(guī)劃、數(shù)獨(dú)求解、翻譯等場(chǎng)景中表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。與傳統(tǒng)語言模型相比，ChatDLM在這些關(guān)鍵領(lǐng)域的性能更優(yōu)。

技術(shù)路線圖

多模態(tài)擴(kuò)展：將ChatDLM的能力擴(kuò)展到多種模態(tài)，包括文本、圖像，甚至音頻。
進(jìn)一步可控生成：推進(jìn)精確文本生成能力，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的風(fēng)格、語調(diào)、長(zhǎng)度和內(nèi)容控制。
重新構(gòu)想語言模型：從根本上重新思考語言模型的工作方式，突破現(xiàn)有范式，創(chuàng)造真正的下一代人工智能系統(tǒng)。

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ChatDLM常見問題解答

什么是DLM？

答：DLM 是融合擴(kuò)散過程和自回歸解碼的大語言模型。它將原本用于圖像和視頻合成的擴(kuò)散技術(shù)應(yīng)用于文本，通過正向擴(kuò)散和反向噪聲初始化，逐步優(yōu)化輸出為高質(zhì)量?jī)?nèi)容。

DLM 有什么優(yōu)勢(shì)？

答：在可控生成、局部修復(fù)（部分重寫）、多約束任務(wù)、數(shù)字倒計(jì)時(shí)、行程規(guī)劃、數(shù)獨(dú)求解、翻譯等場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)顯著。

為什么 DLM 實(shí)用？

答：DLM 通過塊級(jí)并行擴(kuò)散生成和高效自回歸知識(shí)提取相結(jié)合，不僅能快速準(zhǔn)確地生成文本，還將生成質(zhì)量和速度提升到了可投入實(shí)際應(yīng)用的新高度，擁有 131,072-token 的上下文窗口，一次可處理近 100,000 個(gè)英語單詞。

ChatDLM 在多約束任務(wù)處理方面具體有哪些優(yōu)勢(shì)？

答：ChatDLM 可同時(shí)處理具有多種要求的復(fù)雜任務(wù)，并給出精確解決方案。相比其他模型，它在處理像行程規(guī)劃、數(shù)獨(dú)求解這類涉及多約束條件的任務(wù)時(shí)，表現(xiàn)更出色，能綜合考慮各種因素，得出更優(yōu)結(jié)果。

與其他模型相比，ChatDLM 的超快速生成能力對(duì)用戶體驗(yàn)有哪些直接影響？

答：ChatDLM 每秒超 2800 個(gè) token 的生成速度，能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)響應(yīng)，讓對(duì)話更加流暢自然。這意味著用戶在與模型交互時(shí)，無需長(zhǎng)時(shí)間等待回復(fù)，交流過程更加順暢，大大提升了使用體驗(yàn)。

ChatDLM 未來發(fā)展規(guī)劃中的多模態(tài)拓展，可能會(huì)面臨哪些技術(shù)挑戰(zhàn)？

答：要實(shí)現(xiàn)多模態(tài)拓展，ChatDLM 可能面臨如何有效融合不同模態(tài)數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，如文本、圖像和音頻的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和特征差異大，需要找到合適的方法將它們整合在一起進(jìn)行處理。此外，還需解決如何讓模型在不同模態(tài)之間靈活切換和協(xié)同工作，以提供更加自然和智能的交互體驗(yàn)等問題。