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TL;DR
Autoregressive 모델은 순차적 생성으로 인해 속도 제한이 있으나, DLM은 마스킹과 확산 과정을 통해 병렬 생성이 가능하여 잠재적인 속도 이점을 가진다.
배경
Autoregressive 모델이 주류인 현재 LLM 시장에서 Diffusion 기반 언어 모델(DLM)의 가능성을 탐구한다.
대상 독자
LLM의 아키텍처와 생성 원리에 관심 있는 AI 연구자 및 개발자
의미 / 영향
DLM의 발전은 LLM의 추론 속도 문제를 해결하는 새로운 대안이 될 수 있다. 병렬 생성 아키텍처가 실용화되면 실시간 서비스의 응답 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있다.
챕터별 상세
00:12
Autoregressive 언어 모델 작동 방식
Autoregressive 모델은 입력 프롬프트 뒤에 종료 표시를 붙이고 확률 모델을 통해 다음 서브워드를 순차적으로 예측한다. 모델의 출력은 확률 분포이며, 샘플링 과정을 거쳐 단어를 얻는다. 다음 입력은 이전의 출력까지 포함한 전체 글이 되어 반복적으로 생성된다. 이 방식은 이전 토큰에 의존하는 순차적 구조를 가진다.
Autoregressive 모델은 이전의 모든 출력값을 입력으로 사용하여 다음 단어를 예측하는 방식이다.
01:20
Diffusion 언어 모델 작동 방식
DLM은 입력 문장 뒤에 마스크를 붙여 전체를 입력으로 사용한다. 모델은 확률 모델의 컨디션 XT를 기반으로 랜덤한 위치의 단어를 생성한다. 이 과정을 반복하여 모든 마스크를 없애고 전체 문장을 완성한다. 한 번의 입력으로 더 많은 서브워드를 생성할 수 있어 전체 결과 도출 속도가 빠르다.
Diffusion 모델은 노이즈(마스크)를 점진적으로 제거하며 데이터를 생성하는 방식이다.
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Autoregressive 모델 상세 원리
Autoregressive 모델은 입력 문장의 서브워드 개수만큼 출력을 생성한다. 맨 마지막 입력에 대응하는 출력이 다음 단어의 확률을 결정한다. 이 확률에서 샘플링하여 출력을 만들고, 이를 다시 입력 뒤에 붙여 전체를 재입력하는 과정을 반복한다. 최종적으로 사용자의 입력과 모델의 출력이 분리된다.
02:57
Diffusion 언어 모델 상세 원리
DLM은 입력 전체를 컨디션 XT로 하여 출력 시퀀스 전체를 생성한다. 이미 샘플링된 위치의 출력은 결정론적으로 고정되며, 마스크 위치의 출력만 확률적으로 서브워드가 된다. 마스크 상태가 유지된 채 다음 차례의 서브워드가 되기를 기다리는 과정을 반복한다. 모든 마스크가 서브워드로 대체되면 문장이 완성된다.
XT는 diffusion step의 인덱스이며, XT는 완전 마스크 상태, X0는 완전한 글의 상태를 의미한다.
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Diffusion 언어 모델의 장점
Autoregressive 모델은 서브워드 개수만큼 모델 추론을 수행해야 하지만, DLM은 고정된 전체 diffusion step 수만큼만 추론을 수행한다. 동일한 세팅에서 DLM은 한 번에 여러 서브워드를 생성하므로 전체 글의 생성 속도가 더 빠르다. KV 캐시나 내부 구조 최적화를 고려하더라도 DLM이 생성 속도 면에서 우위를 가진다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 16.수집 2026. 05. 16.출처 타입 YOUTUBE
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