Skip to main content
Всі новини
AI RADARМоделі
438•23.09.2026, 15:48•2 хв читання

DiffusionGemma інтегрована у vLLM: новий підхід до генерації відповідей без традиційного токенового генерування

Коротко про головне30 сек

Розробники інтегрували DiffusionGemma у vLLM, реалізувавши підхід System One Models, де відповіді генеруються за один крок денуазингу замість послідовної генерації токенів.

Диого Алмейда, співрозробник RLHF та один із авторів статті про InstructGPT (технології, що лягла в основу ChatGPT у 2022 році), представив новий клас моделей — System One Models. Ці моделі принципово відрізняються від традиційних LLM тим, що не генерують текст послідовно.

Метт Мастраччи, контрибьютор проєкту vLLM, взяв модель DiffusionGemma 26B від Google та реалізував аналогічний підхід без дообучення моделі.

Як це працює

Замість традиційної генерації тексту задається шаблон відповіді. Після одного кроку денуазингу (denoising) з логітів одразу витягуються відповіді та їх ймовірності. Метод підтримує формати:

  • yes/no
  • multiple-choice
  • scoring

Інтеграція в vLLM

Тепер цей режим додано в vLLM. За першими тестами якість відповідей близька до оригінального підходу Jev. Важливою перевагою є те, що модель у форматі NVFP4 можна запустити на одній GPU з 24 ГБ пам'яті.

Додаткові матеріали:

Чому це важливо

Аналітика

Це відкриває нові можливості для швидкої та економної генерації відповідей у класифікаційних задачах, дозволяючи запускати потужні моделі на споживчому залізі.

Обговорити новину у спільноті

Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками

Спільнота Андрія Орлова
+5 Points
← До стрічки новин

Пов'язані матеріали екосистеми

Практичні гайди, термінологія та агентські скіли