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DiffusionGemma:Googleの拡散ベースのオープンモデル、より高速なテキスト生成を実現

Google DeepMindのDiffusionGemmaは、拡散を用いてテキストブロックを並列生成する実験的なオープンウェイトモデルで、従来の自己回帰モデルと比較してローカル推論が高速です。Gemma 4 26B A4B MoEアーキテクチャに基づき、品質と速度をトレードオフし、インタラクティブな編集タスクに最適です。この記事では、そのアーキテクチャ、テキスト拡散の仕組み、ベンチマーク結果、llama.cppを使用したローカル実行の手順を説明します。

ソースAnalytics Vidhya著者: Harsh Mishra
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  • DiffusionGemmaはテキストブロックを並列に生成・洗練し、ローカル推論のレイテンシを低減します。
  • 双方向注意機構と256トークンのキャンバスを使用し、複数のノイズ除去ステップで生成します。
  • 標準Gemma 4よりベンチマークはやや劣るが、速度とインタラクティブなワークフローで優れます。
  • 開発者はllama.cppと専用ビルドを使用してローカルで実行できます。

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