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