色香五月

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色香五月

机械之心报道

编辑：杜伟、张倩

万万没想到，年头照旧个小众偏向的「扩散语言模子（dLLM）」，现在已经被扩展到千亿参数的规模了。

前段时间，我们在 HuggingFace 页面发明了两个新模子：LLaDA2.0-mini 和 LLaDA2.0-flash。它们来自蚂蚁集团与人大、浙大、西湖大学组成的联合团队，都接纳了 MoE 架构。前者总参数目为 16B，后者总参数目则高达 100B——在「扩散语言模子」这个领域，这是从未见过的规模。

更令人欣慰的是，模子变大了，也确实变强了：在涵盖知识、推理、编码、数学、智能体与对齐几大维度的 47 个基准测试中，LLaDA2.0-flash 平均得分 73.18，与强 AR（自回归）模子 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507（73.60）持平，在编码（如 HumanEval、MBPP）、智能体（BFCL）等重大使命上优势显著。

恒久以来，自回归天生范式在大模子领域始终占有主导职位，这种以前到后依次天生下一个 token 的要领曾被寄予厚望。然而，其固有误差也逐渐展现：长文本天生的盘算本钱较高、推理速率较慢，且难以捕获 token 之间的双向依赖关系。一旦前期天生的内容泛起过失，不但无法直接修正，后续输出也会受到滋扰，最终导致误差累积。

dLLM 的乐成扩展让人们看到了另一条路的可行性。更值得注重的是，这类模子的快速演进并不是沿着简单蹊径一直推高规模，而是来自研究者们「多线并进」的探索。

就在今年 9 月，LLaDA 系列模子的研究者刚刚验证了 MoE 架构下重新训练 dLLM 的可行性，推出了 7B 的 LLaDA-MoE，这为扩散范式提供了新的实现方法。而仅仅三个月后，团队又在另一条蹊径 ——从成熟的 AR 模子平滑迁徙到扩散框架—— 上取得突破，直接将模子规模扩展到了 100B。

LLaDA2.0 天生效果演示�？梢钥吹�，模子会在多个位置并行天生，并且已天生内容可以修改。

这背后涉及哪些要害的手艺选择？哪些要领在 dLLM 中能 work？在最近宣布的手艺报告中，LLaDA2.0 幕后团队披露了许多细节。

报告问题：LLaDA2.0: Scaling Up Diffusion Language Models to 100B报告链接：https://github.com/inclusionAI/LLaDA2.0/blob/main/tech_report.pdfHuggingFace 链接：https://hf.co/collections/inclusionAI/llada-20

将 dLLM 扩展到 100B

—— 一个公认的难题

最近，有研究发明，在数据不敷多的情形下，dLLM 会越训越强，最后反超古板自回归模子。训练得越久，优势越显着。若是数据更富厚或质量更高，这个「反超」会来得更晚；若是模子更大，反超会来得更早。

这些证据的泛起让「训练 dLLM」这件事情得越来越有吸引力。可是，怎么把 dLLM「做大做强」却是一个公认的难题。在已往的一两年间，研究者们已经实验了不少要领。

首先是重新最先训练。此前的 LLaDA、LLaDA-MoE 都是这一偏向的乐成实验，证实晰重新训练的 dLLM 性能可以靠近同尺寸的 AR 模子，并且在加入 MoE 后，dLLM 还能更高效、更强。不过，受限于可用数据量、基础设施成熟度、盘算本钱、训练周期等因素，重新训练的 dLLM 通通例模较�。ā�8B），在整体性能上仍落伍于最先进的 AR 模子。

其次是从已经训练好的 AR 模子出发，让 dLLM 继续其知识与能力，从而镌汰训练本钱并缩小性能差别。这一偏向已经泛起了多个代表性事情，包括 DiffusionLLaMA、Dream-7B、RND1、Block DLM 等。它们通过掩码退火、block diffusion 等要领，将 AR 模子预训练好的语言能力「挪」到扩散结构中。但这类实验也没有突破 30B 的规模。再加上 block diffusion 自己的训练效率不高，很难把这种要领直接扩展到大规模模子的海量语料训练中。

最后是后训练阶段的起劲。微调方面，已有事情证实 dLLM 经由 SFT 后可以在代码天生、重大妄想等使命上媲美顶级 AR 模子。强化学习方面，由于 dLLM 的对数似然难以盘算，研究者不得不另辟蹊径设计新算法，甚至训出了首个具备长链头脑推理能力的 dLLM。推理加速方面，通过动态剪枝或混淆 AR - 扩散范式，dLLM 的推理速率已首次逾越同规模 AR 模子。但总体而言，后训练研究仍处于起步阶段，这些手艺怎样协同、怎样扩展到千亿参数规模，都照旧开放问题。

LLaDA2.0 模子的泛起，给这些问题提供了一个解决思绪。

千亿级扩散模子的稳固训练

LLaDA2.0 给出了更优解

和之前的 LLaDA-MoE 等模子差别，LLaDA2.0 没有选择重新训练 dLLM，而是把已有的 AR 模子「平滑地」转化成扩散模子，并在这个基础上做大规模训练与对齐。

为了完成这种转化，LLaDA2.0 提出了一套系统性的解决计划。从训练范式的重构、预训练与后训练流程的强化协同，到训练与推理基础设施的适配与优化，给出了区别于以往要领的奇异实现路径。

整体来讲，LLaDA2.0 通过构建一个分段式、可扩展的训练系统，高效完成了从 AR 模子转化为 dLLM 的目的。

如下图 2 所示，首先通过一连预训练（CPT）将一个 AR 基座模子重修为掩码扩散语言模子（MDLM），并使其能够学习双向去噪能力，从而在坚持原 AR 模子表征几何结构的条件下平滑过渡到扩散范式。

接下来，在已训练的 MDLM 基础上引入了块扩散预训练（Block Diffusion Pre-training）。此时，模子不再针对单个 token，而是训练其对一连文本片断（即块）的去噪。从 token 到块的转变，显著增强了天生的长程一致性，并带来更高的盘算效率。

最后，在兼具 token 与块两级 AR 天生能力之后，模子通事后训练（包括 SFT 与 DPO）具备了更强的人类意图与指令遵从特征，并更能知足下游使命的需求。经由这一阶段，扩散预训练历程中获得的强盛天生能力可以高效地转化为现实使命中的性能体现。

LLaDA2.0 训练流程图。

接下来，我们将逐一剖析这些要害环节。

一连预训练

由于 AR 模子的因果建模方法与 dLLM 的双向去噪机制保存自然差别，前者到后者的转化并不是简朴替换训练目的就能完成。为此，LLaDA2.0 接纳了Warmup–Stable–Decay（WSD）的一连预训练战略

其中在Warmup（热身）阶段，团队将 Ling-mini-2.0（16B）等 AR 基座模子视为块巨细 = 1 的块扩散语言模子（BDLM）起点，并凭证「1→4→32 → 64 → 4096」逐步增添块巨细�？榫尴傅拿看蔚鹘庠谥械裙婺Ｊ萆暇傩醒盗�，以确保模子平稳过渡。在块巨细抵达最大 4096 时，BDLM 转化为标准的掩码扩散语言模子（MDLM），完成从因果天生向全局双向去噪的结构性迁徙。

接下来是Stable（稳固）阶段。在块巨细牢靠为 4096 且模子转化为全局双向去噪范式之后，在大规模语料上举行 MDLM 训练，以掌握扩散式天生与双向上下文建模能力。

完成 MDLM 训练之后，进入到Decay（衰减）阶段。团队逐步将块巨细从 4096 镌汰到更适合推理的尺寸（如 32），从而转换回高效的 BDLM。这样一来，模子在 MDLM 阶段学到的全局上下文知识被蒸馏回更紧凑的块级结构中，让扩散式的双向语义能力与块级天生的推理效率二者兼得。

别的，由于训练历程中会将多个文档拼接生长序列，这会在语义无关的文本之间造生长程依赖。为此，团队引入了文档级注重力掩码（Document-level Attention Mask），可以阻止这种跨文档滋扰，避免语义污染，并确保双向建模稳固性。

为了进一步增强 BDLM 的泛化性和稳健性，团队又接纳了Top-k 检查点融合战略。在预训练竣事后，凭证疑心度等验证指标选取体现最优的 k 个模子检查点，并对它们的权重、偏置等参数举行算数平均，获得了更稳健的 BDLM 初始化。

一整套流程走下来，LLaDA2.0 为行业内千亿规模的扩散模子训练提供了可借鉴的稳固解决计划。

后训练

在完成从 AR 到 dLLM 范式的一连预训练之后，LLaDA2.0 还举行了系统化的后训练，主要包括以下三个焦点环节。

一是 SFT（监视微调）：在预训练阶段完成之后，通过 SFT 来对齐用户指令。历程中引入多项要害刷新：对序列长度举行块对齐，确保与块级注重力结构兼容；使用「Mask ratio bandwidth」阻止近乎无噪声和太过噪声样本造成的训练无效与梯度不稳固；使用「Complementary Masking」，包管统一序列的所有 token 在一个训练 batch 中至少被学习一次，大幅提升样本使用率与收敛速率；通过笼罩推理、通用与工业三类数据，确保模子能力漫衍平衡而不偏科。

二是 CAP（置信度感知并行训练）：通过在训练中添加特殊置信度损失，CAP 为准确展望的 token 引入了熵最小化目的，提升模子展望置信度，并实现更快并行解码，天生质量与推理速率之间取得了优异权衡。

三是 DPO（直接偏好对齐）：使模子更好地对齐人类偏好。团队构建了涵盖通用、数学、指令遵照等多个领域的偏好数据集，共包括 150 万对偏好样本。另外将重构损失的证据下界（Evidence Lower Bound,ELBO）作为对数似然替换，构建出适配扩散模子的 DPO 框架。

通过三项后训练手艺的协同，LLaDA2.0 在能力塑造、推理效率提升与人类偏好对齐之间形成了完善的优化系统，使其从通用的扩散式天生模子进一步迈向高性能适用型大模子。

训练与推理基础设施

为了进一步解决训练稳固性、大规�？衫┱剐院屯评硇饰侍�，LLaDA2.0 划分在预训练、后训练与推理阶段举行了针对性的工程优化与机制设计。

在预训练阶段，团队将 Megatron-LM 用作训练后端，并连系数据并行（DP）、流水线并行（PP）、张量并行（TP）、上下文并行（CP）与专家并行（EP）的多并行战略，使得千亿级模子在长序列与重大注重力结构下仍能坚持高吞吐与强扩展性。

别的，团队通过引入基于 cuDNN 的注重力实现，为恣意块扩散训练带来显著加速。在训练 LLaDA2.0-mini 时，相较于 TransformerEngine 中未融合的注重力实现，这一做法实现了 1.3 倍 + 的端到端加速，以及 90%+ 的注重力层显存节约。团队还通过在「masked token embedding」输出中添加自力高斯噪声，解决了扩散训练初期的数值不稳固问题。

预训练阶段的多并行战略

在后训练阶段，团队通过专为 dLLM 提供高效训练范式的开源库 dFactory 实现了重大的并行化战略。同时接纳「数据打包」战略，将多个短序列拼接在一起，提升数据吞吐与硬件使用率。

在推理阶段，团队对原为 dLLM 推理框架的 dInfer 举行刷新，使其能够支持块扩散推理，并在能力实现上更靠近 AR 模子。要害优化包括有用复用 KV-cache，大幅降低 prefill 开销；另外，在 SGLang 中加入块扩散支持，使得 dLLM 也能享受 AR 模子的成熟推理优化生态。

下图 3 的效果显示，在 HumanEval、MBPP、GSM8K、CRUXEval 等基准测试中，LLaDA2.0-flash-CAP 抵达了 535 TPS（Token/s），相较于基线 AR 模子（Ling-flash-2.0 与 Qwen3-30B-A3B-Inst-2507）实现最高 2.1 倍推理加速。

通过大规模训练、稳固性包管、漫衍式并行、高效推理框架的适配等多个工程环节的周全优化，LLaDA2.0 有望成为扩散模子实现真正工业级可用的要害转折点。

性能比肩 AR

dLLM 的路走通了？

说了这么多，LLaDA2.0 究竟体现怎样？

整体来看，该系列模子不但具备竞争力，并且在一些要害领域展现出靠近甚至逾越 AR 模子的趋势。

先看 LLaDA2.0-mini。它的综合得分为 64.34，靠近同级别 AR 模子 Ling-mini-2.0 的 65.77，证实晰扩散蹊径的基本可行性。值得一提的是，它在一些重大使命上已经凌驾了直接对标的 Qwen3-8B，好比 SQuAD 2.0 阅读明确（86.50）、代码天生 HumanEval（86.59）。

再看更大的 LLaDA2.0-flash。它的综合得分为 73.18，与 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507（73.60）基本持平。而在编码使命上，它最先展现出更显着的优势：HumanEval 94.51、MBPP 88.29、MultiPL-E 74.87，均高于 AR 敌手。这一趋势也延伸到了 Agent 能力（BFCL v3: 75.43）上。

一个值得关注的征象是：随着模子规模增大，扩散架构在结构化天生和工具挪用上的优势似乎愈发明显。

LLaDA 2.0 的性能批注，扩散语言模子是一条可扩展且有竞争力的手艺蹊径。它在通用基准上快速缩小了与 AR 模子的差别，同时在代码天生、工具使用等重大使命上展现出逾越的潜力。

100B 之后

dLLM 未来可期

作为业内首个冲刺到 100B 参数规模的 dLLM，LLaDA2.0 系列模子的泛起无疑给整个领域注入了一针强心剂。

除了规模自己，LLaDA2.0「将成熟 AR 大模子平滑过渡到扩散框架」的思绪同样值得关注。它批注，差别天生范式并非非此即彼的对立关系，而是可以串联、融合、相互继续。这为扩散语言模子的规�；剿魈峁┝艘惶跚惺悼尚械墓こ搪肪�，翻开了一片更辽阔的设计空间。

与此同时，越来越多的玩家正在入场，其中不乏马斯克旗下 xAI 这样的科技巨头。

虽然，dLLM 距离真正成熟尚有很长的路要走。更大的参数规模、更高效的强化学习与推理范式、更快的解码速率…… 每一项都是待攻克的难题。但偏向已经明确，剩下的只是时间。