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苹果FS-DFM模型实现128倍提速,AI长文写作告别漫长等待

苹果FS-DFM模型实现128倍提速,AI长文写作告别漫长等待

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2025-10-15

10月14日,科技媒体9to5Mac发布报道称,苹果公司推出全新FS-DFM扩散模型,仅需8次快速迭代就能生成媲美传统模型上千轮迭代的高质量文本,生成速度最高可提升128倍。

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苹果与俄亥俄州立大学研究团队近日联合发表学术论文,提出名为“少步离散流匹配”(Few-Step Discrete Flow-Matching,简称FS-DFM)的创新语言模型。

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该模型专门针对长文本生成效率进行优化,通过8轮精炼迭代即可输出高质量的长篇内容,其生成效果与传统扩散模型经过上千步迭代的结果不相上下。

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在深入了解FS-DFM之前,需要明确两种主流语言模型的工作原理:

以ChatGPT为代表的自回归模型采用串行生成方式,依照前后顺序逐个生成文字单元,每个新单元的生成都依赖于之前的所有内容。

而扩散模型则采用并行生成策略,同时生成多个文字单元,通过多轮迭代不断优化,最终形成完整回复。

FS-DFM作为扩散模型的改进版本,进一步简化了迭代流程,致力于以最少的步骤直接产生最终文本。据博文介绍,苹果研究团队为实现这一目标,设计了一套精巧的三阶段方案:

首先,模型经过特殊训练,能够灵活适应不同次数的精炼迭代。

其次,研究人员引入“教师”模型进行指导,确保模型在每次迭代中都能实现大幅且准确的内容更新,同时避免过度修正的问题。

最后,团队还优化了迭代机制本身,使模型能够以更少、更稳定的步骤生成最终文本。

在性能测试中,FS-DFM还与拥有70亿参数的Dream模型和80亿参数的LLaDA模型进行了对比。实验数据表明,即使参数规模仅为1.7亿到17亿的FS-DFM变体,在困惑度和熵值两项关键指标上都表现更优——困惑度衡量文本的准确性与流畅度,数值越低越好;熵值反映模型选词的置信程度,过低会导致文本单调重复,过高则可能产生无意义内容。

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来源:https://www.ithome.com/0/889/326.htm
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