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陈可章
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猫眼影戏记者 汪辉 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
机械之心编辑部
扩散语言模子（Diffusion Language Models, DLLMs）因其多种潜在的特征而备受关注 ，如能加速的非自回合并行天生特征 ，能直接起草编辑的特征 ，能数据增强的特征。然而 ，其模子能力往往落伍于一律规模的强力自回归（AR）模子。
克日 ，华中科技大学和字节跳动联合推出了Stable-DiffCoder。这不但仅是一个新的扩散代码模子 ，更是一次关于 「扩散训练能否提升模子能力上限」 的深度探索。
Stable-DiffCoder 在完全复用 Seed-Coder 架构、数据的条件下 ，通过引入Block Diffusion 一连预训练（CPT）及一系列稳固性优化战略 ，乐成实现了性能反超。在 多个 Code 主流榜单上（如 MBPP ，BigCodeBench 等） ，它不但击败了其 AR 原型 ，更在 8B 规模下逾越了 Qwen2.5-Coder ，Qwen3 ，DeepSeek-Coder 等一众强力开源模子 ，证实晰扩散训练范式自己就是一种强盛的数据增强手段。
论文问题：Stable-DiffCoder: Pushing the Frontier of Code Diffusion Large Language Model论文链接: https://arxiv.org/pdf/2601.15892Github 链接: https://github.com/ByteDance-Seed/Stable-DiffCoder模子链接: https://huggingface.co/collections/ByteDance-Seed/stable-diffcoder
扩散历程难以高效学习样本知识
扩散历程虽然外貌上可以扩充许大都据 ，可以作为一个数据增强的手段 ，可是现实上会引入许多噪声甚至过失知识的学习。
例如下面的例子：
将其 mask 成
可以发明关于最后一个 mask_n ，其只能在望见 a=1 ，b=2 的情形下去学习 a+b=7 ，会形成过失的知识映射。最后充其量也只能学到 ，a=3 ，b=4 在 a+b = 这个语境下的共现概率更大一点 ，不可学到明确的加规则则。
token 推理的知识和流程设计
论文通过建模这个知识的学习来诠释这个征象：
假设 c 是目今可见的样本 ，凭证真实漫衍通过这些样本在目今位置能够推理出的 token 荟萃为 C (c) ，巨细为 K (c)（这里多个 token 同时推理的情景一致 ，因此只简朴的思量单个 token 推理）。由于使用的真实漫衍来界说的 ，以是 c 越多越清洁的时间 ，K (c) 越小。
因此 ，若是用纯双向的扩散历程 ，在 mask 比例较大的时间 ，目今 token 见到的 c 变小 ，不清洁的概率变大 ，导致 K (c) 变大 ，难以映射到清晰的规则。同时其会爆发会爆发种种各样的 c ，平均每个 c 的学习量会减小。另外 ，还要包管训练采样的 c 跟推理用的 c 是一致的 ，才华更好的使用训练学习的知识。
接下来论文通过在 2.5B 的模子设计实验来进一步阐释并证实这个结论。论文从一个 AR model 初始化 ，然后训练一段新的知识。论文设计了 3 个训练方法来探索：
（1）AR->BiDLLM: 用 AR 的方法继续训练 ，在 100k step 的时间 CPT 成双向的 DLLM。
（2）ARDLLM->BiDLLM: 用 AR 的结构 ，可是使用纯双向的采样模式来训练。然后 100k step CPT 成 BiDLLM。
（3）BiDLLM：使用纯双向的 DLLM 训练。
可以发明 ，最后效果是（1）>（2）>（3） ，这也切合前面的理论。不必随机 [MASK] 的（1）计划关于知识有更快的压缩速率 ，并且转换成 BiDLLM 也坚持着最佳性能 ，这可以证实在要高效的学好一个 DLLM ，可以用 AR 或者小 block size 的 block diffusion 来举行知识压缩。另外有趣的是 ，在 block=32 时（1）和（2）的体现比（3）差 ，可是在 100k 之后体现比（3）好。100k 之前可以说明 ，AR 采样的 c 跟 block size=32 推理历程的 c 不太匹配 ，可是由于 AR 压缩了大宗有用的知识 ，稍微 CPT 一下就能适配这种推理历程。同时也可以说明 ，AR 这种结构的先验 ，可能更适合 prompt+response 这种从左侧最先推理的历程。
因此我们将训练流程设计为 ，先用 AR 压缩一遍知识 ，然后用 AR 退火的前一个 checkpoint 继续 CPT 成小 block 的 block diffusion ，来探索 diffusion 历程的数据增强能力。
稳固的 DLLM warmup 战略一连预训练设计
扩散模子的一连预训练通常对超参数的设计（如学习率）很是敏感 ，容易泛起 grad norm 的异常变高 ，这也会受到种种训练架构的影响。为了坚持种种训练架构的学习稳固 ，以及繁杂的调参历程 ，团队设计了一种适配的 warmup 战略。
DLLM 的 CPT 历程不稳固主要受到下面 3 个缘故原由影响：
（1）Attention 从单向酿成双向
（2）Mask 变多导致使命变得很难
（3）为了对齐 ELBO ，会在交织熵前面乘上加权系数。好比只 mask 了一个 token ，会等价于只盘算了这个 token 的 loss ，会大幅增大这个 token 关于梯度的影响 ，进而影响 grad norm 和 loss。
由于退火 attention 的方法难以无邪适配 flash attention 等架构 ，该团队针对（2）（3）来设计 warmup 历程。详细的 ，在 warmup 阶段将 mask 比例上界逐渐 warmup 到最大值 ，从而使得一最先使命从易变难。
其次 ，在 warmup 阶段去掉交织熵中加权的系数 ，从而让每个 token 对 loss 的影响更平稳：
Block-wise 截断的噪声调理
在使用 block diffusion 时 ，由于通过 cross attention 拼接了清洁的前缀 ，可以使得每个 token 都爆发有用的 loss。然而若是使用古板的 noise schedule 会使得有些块不爆发 loss 信号 ，通过求解积分可以算出 block 不爆发信号的概率如下 ，这在小 block 时会特殊显着：
因此团队做了两个设计：（1）强制每个块都采样一个 token（2）将 noise 采样下界设置为 1/B ，这样可以使得至少期望采样一个 token。同时可以阻止强制采样 1 个 token 之后 ，原本对应的 t 过小 ，从而使得交织熵加权过大的问题。
实验效果：多个代码 benchmark 在 8B 左右的模子坚持领先
关于 Base 模子
Stable-DiffCoder-8B-Base 在代码天生 ，多代码语言天生 ，代码推理上体现精彩。凌驾一系列 AR 和 diffusion-based 的模子。另外可以发明模子在希罕代码语言上（如 C# ，PHP 等 ，预训练中数据较少） ，相比于 AR baseline 获得了大幅增强 ，可以证实 DLLM 的训练历程起到了一定的数据增强的效果。同时在代码推理能力上也获得了增强。
关于 Instruct 模子
Stable-DiffCoder-8B-Instruct 在代码天生 ，代码编辑 ，代码推理等使命上做了综合评测 ，并有着优越的体现。其中在常用的使命（humaneval ，mbpp）上大幅凌驾原有 AR baseline 和其他 8B 左右的 DLLM model。在测试集闭源的 MHPP 抵达 qwen32B 的水平 ，BigCodeBench 上更是凌驾一系列模子并仅次于 DeepSeek236B 的模子。同时在代码编辑 CanItEdit 使命上更是有着惊艳的效果。
总结与展望
Stable-DiffCoder 的宣布 ，突破了 「扩散模子只能做并行加速」 的刻板印象。它证实晰：扩散训练范式自己就是一种极佳的表征学习手段。通过合理的课程设计及稳固性优化 ，扩散模子完全可以在代码明确和天生质量上逾越古板的 AR 模子。
关于未来的大模子演进 ，Stable-DiffCoder 提醒了一条新路径：也许我们不需要扬弃 AR ，而是将 AR 作为高效的知识压缩器 ，再使用 Diffusion 作为 「强化剂」 ，进一步推高模子的智能上限。
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责编：徐显明
审核：李杲
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