语言生成这件事过去几年几乎是自回归模型的天下。从 GPT 系列到 LLaMA从对话、写作到代码生成几乎都是“预测下一个 token”的逻辑。但自回归不是唯一的生成方式扩散模型在图像领域已经证明了一条不同的路从噪声出发通过迭代去噪还原完整信号。现在这条思路正在被搬到语言生成上。最近有两个信号值得放在一起看。一是何恺明团队在连续扩散语言模型方向提出了 ELF 相关工作二是南京大学团队基于昇腾算力同步推进了同一方向的研究。一个是全球最知名的视觉研究团队之一跨界做语言生成另一个是国产 AI 芯片生态里出现了扩散语言模型的落地尝试。这两件事放到一起说明连续扩散语言模型正在从一个“论文里的概念”变成一个值得工程跟进的方向。本文不打算复述论文公式而是想回答几个更实际的问题连续扩散语言模型到底是什么和自回归的区别在哪里ELF 的出现在研究上意味着什么南京大学在昇腾上的尝试为什么值得关注以及如果要在昇腾平台上做类似实验需要准备什么、会踩什么坑。1. 连续扩散语言模型为什么它值得关注要理解连续扩散语言模型先要理解自回归模型的生成逻辑。自回归生成的核心是“逐个 token 预测”给定前文计算下一个 token 的概率分布采样出一个 token拼到序列后面再继续预测下一个。这个过程有三个特点生成是串行的速度随着序列长度线性上升训练用的是 teacher forcing即每一步都能看到真实前文模型对“全局结构”的把握是隐式的靠的是注意力机制逐层传递信息。扩散模型走的是另一条路。它不预测下一个 token而是先定义一个“加噪过程”从一段真实数据出发逐步添加高斯噪声直到数据变成纯噪声。模型学习的是“去噪过程”给定一个带噪的输入预测原始信号。生成时模型从纯噪声出发按去噪过程逐步还原出完整数据。这个范式在图像领域非常成功因为它不是一步步拼接局部而是每次迭代都对整个样本进行全局修正。语言场景的问题在于文本是离散的而扩散模型天然工作在连续空间。一个汉字、一个英文单词、一个子词本质上是词表里的离散编号。要应用扩散模型必须先把离散文本转换成连续的向量表示这个过程通常叫 embedding 或语义编码。拿到连续表示之后就可以像图像扩散一样做加噪和去噪最后再把连续向量映射回离散文本。这就是“连续扩散语言模型”的核心思路在连续的文本表示空间里做扩散生成而不是在离散 token 序列上做自回归。这个方向的价值不在于替代自回归模型而在于补上自回归模型的短板第一自回归生成是串行的长文本生成延迟高。扩散模型一次迭代可以并行更新整个序列理论上能带来更快的并行生成方式。第二自回归模型只见过“从左到右”的依赖关系虽然效果很好但某些需要整体规划的生成任务比如长文档大纲、代码结构重构并不天然适合单向建模。扩散模型在每次迭代中都能看到完整序列对全局结构的控制更直接。第三扩散模型有天然的条件控制能力。图像生成里非常成熟的做法——用条件信号引导去噪过程——在文本里同样适用比如关键词约束、情感控制、格式控制。当然连续扩散语言模型也有明显代价。离散文本映射到连续空间时会有信息损失连续向量再映射回离散 token 时又存在误差。两次数值空间转换精度和稳定性都不容易保证。这也决定了目前它的成熟度仍然低于自回归模型。维度自回归语言模型连续扩散语言模型生成单位逐个 token整个序列的连续表示生成方向从左到右单向多轮迭代全局修正训练目标下一个 token 预测噪声预测或信号重建生成速度串行长文本较慢可并行但迭代次数是成本全局结构控制隐式靠注意力显式每一轮都能看全局工程成熟度极高仍在研究验证阶段这个表格基本可以回答一个问题连续扩散语言模型不是来“取代”自回归的它更适合被视为一种新的生成能力供给方式尤其是在并行解码、全局约束、可控生成这些方向上有潜力。2. 从何恺明团队 ELF 说起视觉专家为何盯上语言扩散何恺明的名字在计算机视觉领域几乎无人不知。ResNet 是深度学习的基础架构Faster R-CNN 和 Mask R-CNN 推动了目标检测和实例分割的发展MAE 又把自监督学习带到了视觉 Transformer。这样一位研究者把注意力放到语言生成上而且选的是扩散模型方向这件事本身就值得解读。从公开信息看ELF 代表了何恺明团队在连续扩散语言模型方向上的尝试。这里的 ELF 不是 Linux 下的可执行文件格式也不是嵌入式开发里的符号文件而是语言模型方向上的一种新型架构尝试。它延续了“用连续表示做扩散生成”的路线试图在语言任务上验证扩散模型的可行性。为什么何恺明团队做这个方向会引发关注一个很重要的原因是扩散模型对全局结构的建模能力恰好是视觉和语言共通的难点。图像去噪需要理解整张图的空间结构文本去噪需要理解整个序列的语义结构。过去几年扩散模型在图像上的巨大成功让研究者相信这层方法论可以迁移到语言上。但语言和图像有一个根本差异图像天然是连续像素矩阵语言是离散符号序列。要把扩散模型用在语言上必须解决“离散文本如何放入连续扩散过程”的问题。这是连续扩散语言模型的核心技术挑战也是各个团队研究重点不同的地方。有的工作侧重把文本映射到更高质量的连续表示空间有的工作侧重设计更稳定的去噪网络有的工作则侧重离散和连续之间的转换策略。从研究脉络看ELF 对工程技术人员的启示不在于它刷了多少分而在于它提供了一个更清晰的信号主流研究团队正在投入资源验证“非自回归的语言生成”这一方向。这类方向一旦跑通受益的将是所有做生成式应用的工程师——更快的解码、更灵活的条件控制、更好的生成整体性。这里需要强调一个判断何恺明团队的 ELF 和自回归模型不是简单的竞争关系。从技术演进的通常规律看新范式最先出现的位置是特定任务、特定场景而不是全面替代。ELF 这样的工作真正要回答的问题是在哪些任务上连续扩散生成能比自回归做得更好、更快、更可控。这个问题有明确答案的那一天才是这个方向工程化的起点。3. 南京大学基于昇腾算力的工作为什么国产芯片上跑扩散语言模型很重要南京大学基于昇腾算力同步提出连续扩散语言模型这个动作从技术传播的角度看比论文本身更值得关注。长期以来深度学习研究基本被 CUDA 生态“锁定”。绝大多数开源模型、论文代码、训练框架默认都假设运行在 NVIDIA GPU 上。这导致一个现实问题当你想在昇腾、寒武纪、海光这些国产加速卡上跑一个新模型时经常要面对算子缺失、框架适配不到位、模型结构和芯片优化不匹配等一堆问题。这也是很多工程师对国产算力望而却步的原因——不是芯片本身不行而是生态工具链不够顺手。南京大学的这个工作选择直接在昇腾算力上实现连续扩散语言模型而不是先在 CUDA 上跑通再“顺便”移植这个选择本身释放了两个信号其一连续扩散语言模型这一类新研究不再只在英伟达生态里验证。昇腾平台具备了支撑前沿模型训练和研究的算力条件研究者可以在国产算力上做原创模型工作而不是只能复现别人的结果。其二模型和芯片的协同设计正在变得重要。扩散语言模型的训练和推理有大量矩阵运算、噪声调度计算、序列迭代操作这些如果能在昇腾的算子层做针对性优化跑出来的性能和通用移植版本完全不同。这种“模型-芯片”深度绑定的研究模式在英伟达生态里已经很成熟但在国产算力生态里还是稀缺能力。不过也需要客观看待。昇腾生态虽然在快速完善但与 CUDA 数十年的积累相比仍然有差距。从公开信息和社区反馈看昇腾在算子覆盖度、分布式训练框架的成熟度、第三方库比如 vLLM、DeepSpeed的适配节奏上仍然存在不少工程问题。也就是说在昇腾上做扩散语言模型研究研究者除了要解决模型本身的问题还要花精力解决芯片适配问题。南京大学团队如果能把“从零到一在昇腾上跑通连续扩散语言模型”的过程完整沉淀成工具链和实践经验它的价值会远超一篇论文本身。4. 昇腾算力栈从芯片到框架你需要知道的背景要理解昇腾上跑扩散语言模型的难度和意义先得把昇腾的“算力栈”弄清楚。昇腾是华为推出的 AI 芯片和硬件平台系列覆盖训练和推理多种场景。从硬件侧看昇腾 910B 系列面向 AI 训练是当前昇腾生态里用于大模型训练的主力芯片昇腾 310P 系列面向推理场景常用于边缘设备、视频分析、模型服务。需要注意的是昇腾芯片并不叫 GPU官方术语是 NPUNeural Processing Unit。但工程上很多习惯说法仍然会把加速卡统称为“卡”只是系统层面识别时你会看到的是 npu 而非 cuda。从软件侧看昇腾生态有完整的层次结构底层是 CANN相当于 CUDA 的角色提供算子库、运行时、图编译等能力。再往上昇腾原生支持华为自研的 MindSpore 框架。同时为了让 PyTorch 生态的代码能够跑在昇腾上昇腾提供了 PyTorch 适配层Python 包名通常叫 torch_npu。开发者只需要在 PyTorch 代码里导入 torch_npu并把设备从 cuda 改成 npu很多算子就能直接在昇腾上执行。这个三层结构决定了你在昇腾上开发时的基本路径层级对应技术主要作用芯片昇腾 910B / 310P 等 NPU提供 AI 计算算力底层软件栈CANN算子、运行时、图编译、内存管理AI 框架MindSpore昇腾原生深度学习框架生态适配层torch_npu、Ascend PyTorch Adapter让 PyTorch 代码在昇腾上运行给习惯 CUDA 生态的开发者一个直观类比CANN 对应 CUDAMindSpore 对应 PyTorch 或 TensorFlowtorch_npu 对应 PyTorch 的 CUDA device 后端。把 device 设置从cuda:0改成npu:0是昇腾适配最常见的入门操作。但这只是入门。真正的问题出现在算子层面。一个模型能否在昇腾上高效运行取决于模型用到的算子是否在 CANN 算子库里有高性能实现。如果某个算子在昇腾上没有适配PyTorch 代码可能回退到 CPU 执行甚至在编译阶段直接报错。扩散语言模型恰恰是一种算子组合比较“新”的模型它不仅要处理 embedding、注意力这些经典模块还要处理噪声调度、迭代去噪这些扩散模型特有的计算对算子覆盖度的要求比传统 BERT 类模型更高。5. 在昇腾上跑模型环境准备与最小示例如果你看过南京大学的工作之后想自己动手在昇腾上做一个连续扩散语言模型的小实验可以先从环境准备开始。这一节给出的是一个通用的最小验证路径重点帮助你建立“代码能在 NPU 上跑起来”的感知。实际环境的版本号变化较快建议以昇腾官方文档和驱动版本为准。5.1 第一步确认昇腾驱动和 NPU 状态拿到一台昇腾服务器后第一件事不是写代码而是确认 NPU 能被系统正确识别。npu-smi info这个命令类似 NVIDIA 的nvidia-smi。输出中可以看到当前服务器有几张昇腾加速卡、各自的健康状态、算力利用率、显存使用情况。如果命令找不到说明驱动或者固件没有安装到位。先检查是否安装了昇腾的驱动再看系统日志不要急着去调 PyTorch 代码。5.2 第二步准备 Python 环境和 PyTorch 适配层昇腾 PyTorch 生态目前的主流用法是安装 PyTorch 和 torch_npu 适配层。安装方式会根据昇腾版本、Python 版本、PyTorch 版本有所不同这里给出的是思路示意。# 建议使用 conda 创建独立环境避免污染系统 Python conda create -n ascend-diff python3.10 -y conda activate ascend-diff # 安装 PyTorch版本以昇腾官方和 PyTorch 官方支持矩阵为准 pip install torch # 安装昇腾 PyTorch 适配层 torch_npu pip install torch_npu # 安装扩散语言模型实验常用库 pip install transformers datasets accelerate这里有一个容易踩的坑torch_npu 的版本必须和 PyTorch 版本、CANN 版本严格对应。版本不匹配时最常见的问题是导入 torch_npu 时报错或者 NPU 设备不可用。建议不要直接pip install torch_npu拉最新版而是先查昇腾社区里官方给出的兼容矩阵。5.3 第三步用一段最小代码验证 NPU 可用性环境准备好之后用下面这段代码验证 PyTorch 确实能调用昇腾 NPU。import torch import torch_npu if torch.npu.is_available(): device torch.device(npu:0) x torch.randn(4, 4, devicedevice) y torch.randn(4, 4, devicedevice) z torch.mm(x, y) print(NPU is available:, torch.npu.get_device_name(0)) print(Result tensor device:, z.device) else: print(NPU is not available, please check CANN and torch_npu.)如果代码输出NPU is available说明从驱动到适配层全部可用。这里一个关键细节是导入顺序必须是先import torch再import torch_nputorch_npu 会注册一个新的 device 后端。如果你提前导入了 transformers 等库某些情况下可能影响设备注册顺序。5.4 第四步跑一个带模型的完整示例下面用一个极简的 transformer 模型示例验证模型参数能放到 NPU 上做一次前向和反向计算。import torch import torch_npu from torch import nn class TinyTransformer(nn.Module): def __init__(self, vocab_size1000, d_model128, nhead4, num_layers2): super().__init__() self.embedding nn.Embedding(vocab_size, d_model) encoder_layer nn.TransformerEncoderLayer(d_modeld_model, nheadnhead, batch_firstTrue) self.encoder nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layersnum_layers) self.fc nn.Linear(d_model, vocab_size) def forward(self, x): x self.embedding(x) x self.encoder(x) return self.fc(x) if torch.npu.is_available(): device torch.device(npu:0) model TinyTransformer().to(device) optimizer torch.optim.Adam(model.parameters(), lr1e-4) input_ids torch.randint(0, 1000, (2, 32), devicedevice) logits model(input_ids) loss logits.mean() loss.backward() optimizer.step() print(TinyTransformer forward/backward on NPU OK, loss:, loss.item()) else: raise RuntimeError(NPU is not available)这个示例的目的不是训练一个能用的语言模型而是验证昇腾环境能完成“前向 — 反向 — 参数更新”的完整闭环。很多模型在昇腾上跑不起来的第一个信号就是这一条链路里有算子不支持。5.5 验证是否真的使用 NPU跑完代码后在另一个终端里执行npu-smi info如果看到对应进程占用了 NPU 显存说明你的 PyTorch 程序确实在 NPU 上执行。如果torch.npu.is_available()返回 False优先检查 CANN 版本、torch_npu 版本和LD_LIBRARY_PATH环境变量而不是代码本身。6. 连续扩散语言模型的训练与推理思路环境疏通后再看连续扩散语言模型本身。这个节不针对 ELF 或南京大学工作的具体实现而是给出理解这一类模型的核心框架。6.1 训练阶段加噪与去噪扩散模型的训练思路可以用一句话概括对真实样本加噪到不同程度让模型学会预测噪声从而反向重建样本。在连续扩散语言模型里真实样本是 token 序列比如一段文本先经过 tokenizer如 BPE 分词再经过 embedding 层映射成连续向量序列。对这段连续向量做逐步加噪模型学习的就是“给定带噪向量和当前时间步预测原始向量中的噪声”。下面这段伪代码展示了训练阶段的核心逻辑def train_step(model, token_embeddings, noise_schedule, optimizer): token_embeddings: 真实文本的连续表示形状为 [batch, seq_len, d_model] noise_schedule: 定义每个时间步的加噪强度 batch_size token_embeddings.shape[0] # 1. 随机采样时间步 t t torch.randint(0, noise_schedule.num_steps, (batch_size,)) # 2. 对每个样本添加对应强度的噪声 alpha_bar_t noise_schedule.get_alpha_bar(t, token_embeddings.shape[1]) noise torch.randn_like(token_embeddings) noisy_embeddings torch.sqrt(alpha_bar_t) * token_embeddings torch.sqrt(1 - alpha_bar_t) * noise # 3. 让模型预测噪声 predicted_noise model(noisy_embeddings, t) # 4. 用 MSE 损失比较预测噪声和真实噪声 loss torch.nn.functional.mse_loss(predicted_noise, noise) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() return loss.item()这里真正的挑战在于“token_embeddings 从哪来”。如果直接用随机初始化的 embedding 做扩散离散文本的语义信息可能丢失。所以很多连续扩散语言模型会选择用预训练语言模型的编码器输出比如一个冻结的 BERT 或 T5 encoder作为连续表示空间在语义保持更好的空间里做扩散。6.2 推理阶段从噪声到文本推理阶段和自回归完全不同。自回归是一个 token 一个 token 地解码扩散模型是一次性初始化整段序列的噪声向量然后迭代去噪。def generate(model, seq_len, d_model, num_steps, noise_schedule, decode_fn): decode_fn: 将连续向量映射回 token 序列的函数 # 1. 从纯随机噪声出发 x torch.randn(1, seq_len, d_model) # 2. 逐步去噪 for step in reversed(range(num_steps)): t torch.full((1,), step) predicted_noise model(x, t) x noise_schedule.denoise_step(x, predicted_noise, step) # 3. 将连续向量映射回离散 token logits decode_fn(x) token_ids logits.argmax(dim-1) return token_ids从实际工程的角度看推理阶段比训练阶段更值得关注几个问题第一迭代次数直接决定生成速度。如果自回归模型生成 100 个 token 需要 100 次前向那么扩散模型如果迭代 50 次就是 50 次前向而且每次前向要处理完整序列。单纯的迭代次数对比不够还要对比每次前向的计算量。第二从连续向量到离散 token 的转换容易出错。连续向量经过多轮去噪后和真实文本 embedding 的距离可能不大但映射到离散 token 时最小的 embedding 距离不一定是对应最合理的词。这里往往需要额外的映射策略或辅助模型。第三生成结果的正确性验证比自回归复杂。自回归的困惑度指标可以直接算扩散模型生成则没有一个天然的逐位概率。评估扩散模型生成的文本质量目前仍然依赖下游任务指标或人工评测。6.3 条件生成这个领域的真正增量扩散模型在图像领域最成熟的优势是条件生成给定“一只穿宇航服的猫”这种文字条件模型从噪声中生成符合条件的图像。连续扩散语言模型同样可以借鉴这个思路在去噪过程加入条件信号比如主题词、情感标签、格式要求。条件生成能力是连续扩散语言模型和自回归模型竞争时的重要加分项。在自回归模型里做约束生成通常需要在解码时加额外的 beam search 或 logits 调整策略实现复杂且容易破坏流畅度。在扩散模型里条件信号可以直接注入去噪网络或者通过引导方式影响每一步去噪方向方法上更自然。7. 昇腾上实现扩散语言模型的常见问题与排查在昇腾上跑连续扩散语言模型会遇到几类高频问题。下面整理成排查表格这些结论来自昇腾开发社区中的常见经验也适用于类似的新模型适配场景。问题现象可能原因排查方式解决方案torch.npu.is_available()返回 FalseCANN 版本与 torch_npu 版本不匹配检查 CANN 版本、torch_npu 版本、Python 版本按昇腾官方兼容矩阵重新安装程序运行到某个算子是直接报错算子未在 CANN 算子库适配通过日志定位报错算子替换为 torch_npu 已支持的等价算子或用 MindSpore 算子重写模型能跑但速度明显偏慢计算回退到 CPU 或算子实现非最优用 npu-smi 观察 NPU 利用率确认模型输入 tensor 都在 NPU 设备上避免设备间拷贝多卡训练时通信失败分布式后端未正确配置检查 HCCL 环境变量和网卡配置正确配置单机多卡通信环境推理阶段用 vLLM 启动时报错vLLM 对昇腾的适配版本滞后查看 vLLM 官方是否支持昇腾后端短期内使用原生 PyTorch 推理或等待适配版本内存不足OOM序列太长或 batch 太大显存超限检查 npu-smi 显存占用降低 batch size、使用梯度累积或序列切分策略训练 loss 不下降连续表示空间映射不合理检查 embedding 初始化与加噪强度使用预训练编码器作为连续表示调整噪声调度这里要特别强调算子兼容问题在昇腾上比 CUDA 上更容易出现。自回归模型的常见算子矩阵乘、注意力、LayerNorm昇腾都已经优化得很好了但扩散语言模型特有的一些自定义操作比如时间步 embedding、逐步去噪的逻辑不一定有现成的高性能算子。写代码时尽量用 torch 的标准 API 组合避免引入太冷门的自定义算子这能显著降低昇腾适配的难度。另一个常见误区是“导入 torch_npu 就万事大吉”。实际上import torch_npu只是让 PyTorch 能用 NPU 设备但模型里如果用了昇腾暂不支持的算子组合代码仍然会失败。更稳妥的做法是在开发时就注意算子正交性——把模型拆成标准模块逐个模块在 NPU 上验证而不是整个模型跑挂了再去二分查找问题。8. 工程建议与研究选题思考连续扩散语言模型如果要从论文走向工程应用有几个问题值得提前思考。第一什么时候该用连续扩散语言模型什么时候继续用自回归模型从当前的技术成熟度来看自回归模型仍然是通用对话、文本生成、代码生成的首选。连续扩散语言模型更适合出现在这些场景里需要整体控制结构的长文档生成、需要并行解码加速的批处理场景、需要严格条件控制的生成任务。如果只是做一个通用聊天机器人现阶段没有必要冒着工程风险切换到扩散方案。第二在昇腾生态里做模型适配要建立“先算子后模型”的意识。昇腾和 CUDA 的差异很多体现在算子层面。一个模型能不能在昇腾上流畅跑起来取决于它有多少算子能在 CANN 上找到高性能实现。拿到一个新模型先做算子清单扫描比直接跑完整代码更高效。第三对研究者和技术团队而言南京大学在昇腾上做连续扩散语言模型这个动作给出的启示是模型选型不再只看论文效果还要看算力供给。如果团队长期使用国内算力那么选择研究方向和模型结构时就需要提前评估昇腾的工具链支持程度。这种“算力约束前置”的研发模式未来会越来越常见。在实际工程中团队引入昇腾跑新模型建议遵循这样的节奏先在单卡上跑通小模型验证算子兼容性。再逐步放大模型规模和序列长度观察显存和性能瓶颈。确认模型能稳定跑通后再开始分布式训练和多机多卡部署。每次升级 CANN 或 torch_npu 版本后都要重新跑一遍全量算子回归避免版本升级引入新的兼容性问题。对于日志和监控昇腾环境建议重点关注 NPU 利用率和算子耗时分布。很多模型在昇腾上速度慢不是芯片不行而是某个算子回退到了 CPU整个计算链路被拖慢。通过 profiling 工具看算子耗时能快速定位这种隐性瓶颈。安全方面也要提醒一句在生产环境部署或者大规模训练时涉及权限、数据、模型文件等敏感操作务必遵循最小权限原则在测试环境验证完整后再在正式环境执行。昇腾环境的系统配置变更、驱动升级、多机网络调整都属于高风险操作应先备份、再执行、留足回滚方案。9. 总结与后续学习方向连续扩散语言模型是语言生成方向上一个值得持续跟踪的新变量。何恺明团队的 ELF 工作给了这个方向很高的关注度南京大学基于昇腾算力的同步推进则让我们看到国产算力生态里也可以长出原创模型研究。回到最开始的问题自回归模型是不是语言生成的唯一答案从今天的工程现状看自回归仍然占据绝对主导。但从研究趋势看扩散模型的并行生成、全局控制和条件生成能力让它成为最有可能打破“自回归垄断”的候选方向之一。这个方向的工程成熟还需要时间但研究窗口已经打开。如果你对这个方向感兴趣下一步可以按这样的顺序跟进先看懂扩散模型的基本原理读一下图像扩散模型的经典工作然后对比阅读几篇连续扩散语言模型论文重点关注文本连续表示的构造方式再在昇腾或自己手头的算力上跑通一个最小示例把训练和推理链路完整跑一遍。当你亲手把“文本 - 连续向量 - 加噪 - 去噪 - 文本”这条链路走通之后对这类模型的理解会比单纯读论文深刻得多。昇腾环境下的工具链在持续完善连续扩散语言模型也还处于快速迭代期。两件事碰到一起既是挑战也是机会。用较小的成本跑通最小闭环把自己在生产环境里的真实经验和问题沉淀为团队的技术积累是这个方向当下最划算的投入。如果这篇文章解决了你的一部分疑惑建议收藏备用后续有新的进展也可以沿着这个方向继续追问它的连续表示方案是否足够稳定推理效率能不能真正超过自回归条件控制能否做得足够精准。这几个问题的答案会决定它最终能走多远。