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TL;DR： 將擴散模型的去雜訊生成機制應用於文字序列生成的語言模型，透過迭代精化而非自回歸逐步生成文字。
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將擴散模型的去雜訊生成機制應用於文字序列生成的語言模型，透過迭代精化而非自回歸逐步生成文字。
擴散語言模型（Diffusion Language Models，DLMs）是自然語言處理（NLP）領域近年最受矚目的新興生成架構之一。儘管基於 Transformer 的自回歸語言模型（AR-LM）在過去五年主導了語言生成任務，但研究界對其序列化生成機制的固有局限始終存有疑慮，這為擴散模型進入語言領域提供了動機。
一、自回歸語言模型的局限
要理解擴散語言模型的設計動機，需要先了解自回歸模型（Autoregressive Models）的核心局限。自回歸模型在生成時從左至右逐字預測，每個新生成的 Token 只能依賴已生成的前文。這帶來幾個問題：生成速度受限（無法並行生成多個 Token）、一旦生成錯誤的前文就難以糾正（曝光偏差，Exposure Bias）、難以進行全局規劃（模型在生成第一個詞時還不知道後面會寫什麼）、以及文字編輯需要重新生成（因為任何一處修改都可能影響後續序列）。
二、擴散模型的核心機制
擴散模型（Diffusion Models，DMs）最初在圖像生成領域取得突破（代表作：DALL-E 2、Stable Diffusion、Midjourney 底層架構），其核心機制分為兩個過程。前向過程（Forward Process）：訓練時，原始資料（影像或文字）被逐步加入高斯雜訊，直至資料在 T 步後完全變成純高斯雜訊。這個過程是固定的數學操作，無需學習。反向過程（Reverse Process / Denoising Process）：模型（通常是 U-Net 或 Transformer 架構）學習「去雜訊」的操作：給定第 t 步的帶噪資料，預測第 t-1 步的較少噪聲版本，或直接預測原始乾淨資料。訓練完成後，生成時從純高斯雜訊開始，透過 T 步反向去雜訊得到最終生成結果。
三、文字擴散的核心技術挑戰
將擴散機制應用於文字面臨一個根本挑戰：圖像在連續空間（像素值是連續實數），高斯雜訊可以直接疊加在連續值上；但文字在離散空間（每個 Token 是詞彙表中的整數索引），離散值無法直接加入連續雜訊。
研究界提出了兩條主要解決路徑。連續擴散（Embedding Space Diffusion）：先將離散 Token 映射到連續的嵌入向量空間，在嵌入空間進行擴散，生成完成後再將連續嵌入投影回離散 Token。代表性工作包括 Diffusion-LM（Stanford）和 MDLM。離散擴散（Discrete Diffusion）：在離散 Token 空間直接設計噪聲過程，例如使用遮罩（Masking）替代高斯雜訊：將部分 Token 替換為 [MASK] 標記，模型學習在給定部分遮罩序列的條件下預測被遮罩的 Token。代表性工作包括 D3PM、Masked Diffusion LM（MDM）、以及 2025 年引發廣泛關注的 Gemini Diffusion 和 Mercury（來自 Inception Labs）。
四、擴散語言模型的獨特優勢
相比自回歸模型，擴散語言模型在幾個維度上展現出潛在優勢。全局一致性：生成過程從整個序列的粗略輪廓開始逐步精化，模型可以在生成早期就規劃整體結構，而非在看不到結尾的情況下逐字生成。靈活編輯：由於生成不是單向的，可以直接對文字特定位置進行填充或修改（類似圖像修補），而不需要重新生成整個序列。並行生成潛力：反向去雜訊過程中多個位置的預測可以並行進行，理論上可以實現比自回歸模型更快的推論速度（每次 Token 生成不需等前一個完成）。
五、當前的挑戰與研究現狀
擴散語言模型目前仍是研究前沿，尚未在所有指標上全面超越自回歸模型。主要挑戰包括：生成質量在長文字任務上仍有差距；多步去雜訊推論延遲（雖然可以透過較小的去雜訊步數加速，但需要訓練專用的少步蒸餾模型）；控制條件生成（如對話任務中的指令跟從）的機制設計比自回歸模型更複雜。2025 年 Inception Labs 發布的 Mercury 商業模型展示了擴散語言模型在程式碼生成任務上達到與 GPT-4 級別相當的效果，且推論速度有顯著優勢，標誌著擴散語言模型向實用化的重要進展。
六、與 iPAS 考試的關聯
擴散語言模型在 iPAS 考試中屬於多模態與生成式 AI 的前沿技術範疇。考生需要了解擴散模型在影像生成中的基本原理，以及其延伸到語言生成的動機與挑戰，這是理解生成式 AI 技術演進路線的重要知識背景。
常見問題
擴散語言模型和 GPT 這類自回歸語言模型，生成文字的方式有哪些根本差異？
自回歸語言模型（如 GPT 系列）是從左到右逐一生成每個 Token，每次生成下一個 Token 時只能看到前面已生成的序列，無法預先規劃後面的內容。擴散語言模型則完全不同：它從一個「雜訊狀態」的序列開始（所有位置同時存在，但充滿不確定性），透過多輪迭代去雜訊，逐步把整個序列精化成連貫文字。兩種方式的核心差異是：自回歸是線性的單向過程，一旦生成的字確定就無法改變；擴散是全局的迭代精化過程，模型可以在迭代中調整整個序列的各個部分，理論上更容易維持長距離的語意一致性。
擴散語言模型真的比 GPT 類模型更快嗎？
這個問題沒有簡單的是否答案。理論上，擴散模型的去雜訊過程可以在一次推論中同時更新所有 Token 的估計值，而自回歸模型每次只能生成一個 Token，所以擴散模型有並行生成的潛力。但實際上，擴散模型需要執行幾十步甚至上百步的去雜訊迭代，如果每步都需要一次完整的 Transformer 前向傳播，總計算量可能反而更大。2025 年出現了使用「少步蒸餾」技術訓練的商業擴散語言模型（如 Mercury），只需幾步迭代就能生成高質量文字，在特定任務（如程式碼生成）上展現出比自回歸模型更高的 Token 生成速度。目前這仍是活躍的研究領域，速度優勢是否能普遍化尚無定論。
擴散語言模型在實際應用中已經可以用了嗎，還是只停留在研究階段？
截至 2025 年中，擴散語言模型已從純學術研究走向初步商業化，但整體成熟度仍遠低於自回歸模型。學術層面，Diffusion-LM、MDLM、D3PM 等一系列研究工作已奠定理論基礎；商業化方面，Inception Labs 在 2025 年發布了 Mercury 系列擴散語言模型，並提供 API，在程式碼補全任務上達到 GPT-4 級別的效果。Gemini 團隊也發表了擴散語言模型的研究。但在通用問答、複雜推理、長文生成等自回歸模型的強項上，擴散語言模型目前仍有差距。對於 AI 應用規劃師來說，現階段更適合將擴散語言模型視為值得關注的新興技術趨勢，而非即時可廣泛採用的生產技術。