Анализ данных (Data analysis)

💵 GFusion: как мы обучали диффузионную LLM в GigaChat «А что, если LLM будет генерировать не строго по одному токену слева направо, а сразу блок текста?» Именно эту идею мы проверяли в проекте GFusion — диффузионной языковой модели на базе GigaChat3-10B-A1.8B-base. Отдельно хочется отметить, что этот проект начал и довёл до релиза стажер команды GigaChat Pretrain. Он прошёл весь путь от идеи и первых экспериментов до обучения модели, оптимизаций, поддержки в inference runtime и публикации в open source. Почему это интересно? Классические LLM генерируют текст авторегрессионно: каждый следующий токен зависит от всех предыдущих. Это устоявшийся подход, но шаги генерации модели выполняются строго последовательно. В то же время диффузионная LLM берёт частично замаскированный блок и постепенно восстанавливает токены внутри него. За один forward pass модель может финализировать не один, а сразу несколько токенов. Так и появляется ускорение. Чем больше токенов модель уверенно восстанавливает за один проход, тем меньше шагов ей нужно для генерации ответа. Вместо дорогостоящего обучения с нуля мы взяли сильную авторегрессионную LLM и перевели её в диффузионный режим генерации. Цикл обучения включал: 🔘адаптацию AR-модели к диффузионной генерации; 🔘постепенное увеличение размера блока; 🔘сравнение полностью диффузионного обучения и гибридного подхода AR+dLLM; 🔘SFT с complementary masking и стадией confidence tuning для дополнительного ускорения генерации. Результаты: 🔘GFusion в режиме одного пользователя генерирует в среднем на 70% быстрее GigaChat3-10B-A1.8B. 🔘Даже по сравнению с GigaChat3-10B-A1.8B + MTP-головой ускорение составило около 39%. 🔘Просадка качества относительно авторегрессионной модели осталась в пределах 2–4 п.п., а сам трейд-офф между скоростью и качеством можно контролировать параметрами диффузионной генерации. 🔘Добавлена поддержка GFusion в SGLang и реализован entropy-bounded sampling — алгоритм семплирования, который ускоряет генерацию не только GFusion, но и других диффузионных LLM. 🔘Для обучения написана и выложена в open-source своя реализация attention на TileLang под структуру диффузионной маски и получено до +77% end-to-end ускорения относительно Flex-Attention на длинном контексте. 💡 Главный вывод GFusion состоит в том, что ускорение LLM может требовать переосмысления самого подхода к генерации. Однако, чтобы это заработало на практике, важно довести до рабочего состояния весь стек от обучения и SFT до декодинга, attention-ядер и поддержки в inference runtime. ➡️Подробности — в статье на Habr. ➡️HF: GFusion-10B-A1.8B-base GFusion-10B-A1.8B ➡️GitVerse