Gemini Diffusion是谷歌推出的实验性文本扩散模型。与传统自回归模型逐词生成文本不同，基于逐步细化噪声生成输出，能快速迭代纠正错误，让Gemini Diffusion在文本生成任务中表现出色，具备快速响应、生成更连贯文本和迭代细化等能力。Gemini Diffusion性能在外部基准测试中与更大规模模型相当，速度更快。Gemini Diffusion作为实验性演示提供，用户加入等待名单获取访问权限。
Gemini Diffusion的主要功能
- 快速响应：Gemini Diffusion能用显著高于传统模型的速度生成文本内容，极大地提高文本生成的效率。
- 更连贯的文本：模型支持一次性生成整个文本块，让生成的文本在逻辑和连贯性上更接近人类的写作风格。
- 迭代细化：在生成过程中，逐步纠正错误。
- 强大的编辑能力：在文本编辑任务中表现出色，例如在数学和代码生成中，快速优化和修正错误。
- 高效生成：在外部基准测试中，性能与更大规模的模型相当，生成速度更快，适合需要快速生成高质量文本的场景。
Gemini Diffusion的技术原理
- 扩散模型的工作原理：扩散模型是生成模型，基于逐步去除噪声生成目标内容。与传统的自回归模型（如GPT）不同，后者是逐词生成文本，扩散模型能并行生成文本，显著提高生成速度。
- 噪声细化过程：在生成过程中，模型基于多个步骤逐步减少噪声，每一步都对生成的文本进行细化和优化。逐步细化的过程让模型在生成过程中纠正错误，生成更高质量的文本。
- 优化与训练：基于大量的文本数据进行训练，学习如何从噪声中生成高质量的文本。在训练过程中，模型不断优化参数，更好地理解和生成各种类型的文本内容。
