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Karpathy反思：扩散模型引领LLM生成变革，BERT有望转型为生成引擎？

2025年11月5日

（图片来自网络）

近日，科技领域传来突破性消息：计算机科学领域研究显示，通过扩散模型改造，传统的BERT模型有望转型为功能强大的文本生成引擎，这一成果引发业内专家Karpathy等人的深度反思，也让大语言模型（LLM）的未来发展方向成为科技圈关注焦点。

核心研究由德克萨斯大学奥斯汀分校研究生Nathan Barry开展。他发现，强化版BERT（如RoBERTa）本质上是文本扩散的一种体现，通过调整掩码率等操作，可将BERT从掩码语言模型转变为完整的文本生成工具。

BERT与扩散模型的内在联系：BERT的掩码语言建模（MLM）其实是扩散模型的特例，只需扩展掩码率范围，就能实现文本生成功能。

Karpathy的反思与看法：人类思维可能存在自回归与扩散结合的机制，生成领域还有优化空间，扩散模型有望成为LLM发展的新方向。

实验验证结果：改造后的RoBERTa在生成连贯文本方面表现良好，虽与GPT-2等对比仍有差距，但已展现潜力，为未来优化提供方向。

Karpathy近期正忙于《LLM 101n》课程开发，暂未深入扩散模型训练，但他已认可该思路的创新性。他提到扩散式生成在思想层面与自回归生成有互补性，未来LLM架构可结合两者优势，推动技术发展。

相关参考资料与预印本链接等信息也完整呈现，确保内容准确、合规。

（声明：该内容经AI精编）查看原网页

精彩评论（10）

网友10 2025-11-05 10

未来视角，觉得孩子学习AI可能需要了解更多这类技术，前沿又有趣，值得学习。
网友9 2025-11-05 10

教育工作者角度，觉得生成式AI可能推动教学资源创新，值得关注发展。
网友8 2025-11-05 10

创业者看到这种技术，感觉未来可能有商业模式，值得探索投资方向。
网友7 2025-11-05 10

对创作者来说，如果生成效果提升，可能带来创作便利，很期待应用在社会创作领域。
网友6 2025-11-05 10

老年人角度，科技发展太快，有点适应不过来，但新东西肯定有好处，支持创新。
网友5 2025-11-05 10

学生党角度，觉得这种技术以后可能对我们学习、写论文有帮助，很期待实际应用。
网友4 2025-11-05 10

作为AI研究者，看到扩散模型改造BERT有学术价值，为文本生成提供了新思路，很值得关注。
网友3 2025-11-05 10

原来BERT还能用来写文章？AI技术发展速度真的越来越快，总让人刷新认知。
网友2 2025-11-05 10

从理论上说，扩散模型和BERT结合有创新点，但实际应用效果还要看，需要时间验证。
网友1 2025-11-05 10

科技发展太快，感觉每次都能有新惊喜，希望以后用AI写东西更方便～

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