消息，字节跳动Seed团队开源了名为Cola DLM的2B级连续潜在扩散语言模型。该模型试图绕开传统大语言模型按token从左到右逐个生成的固定路径，改为先组织高层语义，再落回具体文字。Cola DLM的核心是text VAE和block-causal DIT，前者将离散文本映射到连续潜在空间，后者通过flow matching学习潜在先验，最终由条件解码器将潜在变量还原为文本。该模型包含约23亿参数，其中核心DIT为18亿参数，VAE为5亿参数。在多个评测中，论文称其在统一生成式评测协议下已具备与同规模AR / LLADA基线竞争的表现，并在最终平均分上达到最好结果。当前版本仍为研究型checkpoint，未经过指令微调和RLHF，主要用于研究连续潜在扩散如何用于文本生成。
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