最新のAI開発において、従来の自己回帰的な言語モデル（LLM）に次ぐ、新しい手法が注目されています。この手法は「拡散LLM」と呼ばれ、従来のアプローチとは異なる利点を持っています。
拡散LLMは、イメージやビデオを生成するプロセスに似ており、まるで彫刻家が余分な部分を取り除きながら形を作るような形で、文章や画像を生成します。一方で、自己回帰的アプローチは、画家が一筆一筆カンバスに絵を加えていく方法に類似しています。
拡散LLMは、大量のテキストデータを処理する際に共有性を高め、より創造的な結果が期待される一方で、制御や予測の点では自己回帰モデルに劣るかもしれません。しかし、この新しいAI技術には多くの利点があり、
特に高速で並行処理が可能であるため、ユーザーに対する応答時間を大幅に短縮できる可能性があります。拡散LLMの採用により、AIによる創造性が飛躍的に向上するとの予想が高まっています。
この進化する分野はまだ研究段階にありますが、AIの未来を形作る可能な技術として、多くの専門家が注目しています。アインシュタインの言葉にもあるように、新しい問いを立て、古い問題に対して新たな視点でアプローチすることが、科学、そしてAI分野における真の進歩をもたらします。
出典 : Generative AI Gets Shaken Up By Newly Announced Text-Producing Diffusion LLMs https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2025/03/07/generative-ai-gets-shaken-up-by-newly-announced-text-producing-diffusion-llms/
