北京
上周，Inception公司发布了Mercury 2大语言模型，这是一款基于扩散技术而非主要AI实验室普遍采用的自回归方法构建的模型。在本周的The New Stack Agents节目中，Inception首席执行官兼联合创始人Stefano Ermon解释了扩散模式的生成式AI如何重塑AI应用的构建方式。
首先介绍一些背景：传统大语言模型从左到右逐个Token生成文本，Ermon将这种系统称为"高级自动补全"。而扩散模型的工作方式不同：它们从粗略的答案开始，并行优化，就像Stable Diffusion等图像模型从噪声中生成图像一样。根据Inception自己的测试，这种模型每秒能产生超过1000个Token，比OpenAI、Anthropic和谷歌的速度优化模型快5到10倍。
Ermon向TNS AI高级编辑Frederic Lardinois表示："我们看到Mercury 2模型作为一个推理模型，实际上能够匹配这些前沿实验室（OpenAI、Anthropic、Meta和谷歌）速度优化模型的质量，同时在端到端延迟方面快5到10倍，也就是你等待答案所需的时间更短。"
自回归模型较慢是因为它们通过内存移动数据而不是进行数学运算。扩散模型专注于并行计算，这正是GPU设计的初衷。GPU巨头英伟达作为Inception的投资者，正在帮助优化服务引擎，Ermon说道。
Ermon在斯坦福大学首创了图像扩散模型，并发表了获得ICML 2024最佳论文奖的基础文本扩散论文。他坦率地承认存在权衡：Mercury 2的质量与Claude Haiku和Google Flash级别的模型相匹配，而非Claude Opus或OpenAI GPT-4。但他认为随着模型规模扩大，经济性将占据优势。强化学习是当今推理模型背后的技术，在扩散架构上也自然更快，因为其瓶颈在于推理。
Inception是唯一发布生产级扩散式大语言模型的公司，谷歌的文本扩散模型仍处于"实验"阶段。Mercury 2现已通过OpenAI兼容的API提供服务，AWS Bedrock集成即将推出。
Q&A
Q1：Mercury 2与传统大语言模型有什么区别？
A：Mercury 2基于扩散技术构建，不同于传统大语言模型的自回归方法。传统模型逐个Token生成文本，而扩散模型从粗略答案开始并行优化，就像图像生成模型从噪声中生成图像一样，这使其速度比主流模型快5到10倍。
Q2：Mercury 2的性能表现如何？
A：根据Inception的测试，Mercury 2每秒能产生超过1000个Token，在质量上能匹配Claude Haiku和Google Flash级别的模型，虽然还达不到Claude Opus或GPT-4的水平，但在速度方面有显著优势。
Q3：扩散模型为什么比自回归模型更快？
A：自回归模型较慢是因为需要通过内存移动数据而不是进行数学运算，而扩散模型专注于并行计算，这正是GPU设计的核心优势。此外，强化学习技术在扩散架构上也自然更快。
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