[논문리뷰] A Survey on Diffusion Language Models

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저자: Tianyi Li, Mingda Chen, Bowei Guo, and Zhiqiang Shen

핵심 연구 목표

본 설문조사는 지배적인 자기회귀(AR) 패러다임에 대한 강력하고 유망한 대안으로 부상하고 있는 **확산 언어 모델(DLM)**의 전체 생태계를 체계적으로 포괄적으로 조명하는 것을 목표로 합니다. DLM의 근본 원리, 기술, 한계를 분석하고, 미래 연구 방향을 제시하여 이 빠르게 발전하는 분야의 발전을 촉진하고자 합니다.

핵심 방법론

본 논문은 DLM을 연속 공간 DLM, 이산 공간 DLM, 하이브리드 AR-확산 모델로 분류하고 각 패러다임의 훈련 및 추론 전략을 상세히 분석합니다. 사전 훈련(pre-training), 지도 미세 조정(SFT), 강화 학습(RL) 정렬과 같은 훈련 기법과 병렬 디코딩(parallel decoding), 언마스킹/리마스킹(unmasking/remasking), 가이던스(guidance), **효율성 기술(efficiency techniques)**과 같은 추론 최적화 기법들을 다룹니다. 또한, LLaDA-V, MMaDA, Dimple과 같은 최신 멀티모달 DLM 확장 사례를 제시합니다.

주요 결과

DLM은 추론 시 **수 배 빠른 속도(예: Fast-dLLM은 최대 27.6배, FreeCache는 최대 34배)**를 달성하면서 AR 모델과 유사한 성능을 보여줍니다. 특히 LLaDA-8B와 같은 모델은 LLaMA3-8B와 동등한 성능을 보였으며, GSM8K, GPQA, MATH와 같은 수학 및 과학 벤치마크에서는 AR 모델을 능가하는 성능을 입증했습니다. 멀티모달 DLM은 크로스모달 추론 및 생성에서 강력한 잠재력을 보였습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

DLM은 병렬 생성을 통해 추론 속도와 처리량을 크게 향상시켜 AR 모델의 주요 병목 현상을 해결할 수 있는 실용적인 대안을 제시합니다. 이는 실시간 대규모 언어 모델 배포에 유리하며, 양방향 문맥 이해를 통해 더 풍부한 표현과 정교한 제어가 가능합니다. 하지만 훈련 효율성, 긴 시퀀스 처리, 인프라 부족 등의 도전 과제가 남아 있어, 저비트 양자화, 모델 압축, 에이전트 통합 등의 추가 연구가 필요합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.