Karpathy深夜反思：自回归已死？BERT与扩散模型或将重塑AI未来 | AI资讯

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引言

在人工智能领域，每一次范式转换都伴随着激烈的思想碰撞。近日，OpenAI创始成员、前特斯拉AI总监Andrej Karpathy的凌晨一番反思，再次将一个颠覆性的话题推向了风口浪尖：当前LLM（大语言模型）普遍采用的自回归（Autoregressive）生成模式，是否已经走到了尽头？而一度被认为更适用于图像生成的扩散模型（Diffusion Model），以及经典的BERT架构，或许正酝酿着一场“文艺复兴”，准备重塑AI生成的未来。这篇最新的AI新闻，源于一场精彩的社区实验，它揭示了BERT与扩散模型之间令人惊讶的深刻联系。

一场实验引发的深思：BERT即扩散？

这一切的导火索，源于德克萨斯大学奥斯汀分校研究生Nathan Barry的一项惊人实验。他提出了一个大胆的论断：BERT的本质，其实就是文本扩散过程中的一个特例步骤！

我们知道，自2018年诞生以来，BERT凭借其强大的双向注意力机制和掩码语言建模（Masked Language Model, MLM）任务，在自然语言理解领域取得了统治性地位。但它通常被视为一个“表示学习”或“理解”模型，而非像ChatGPT那样的“生成”模型。

Nathan Barry的实验打破了这一常规认知。他发现：

BERT的MLM任务：随机遮盖（mask）输入文本中15%的词元，然后预测这些被遮盖的内容。

文本扩散过程：从一段完整文本开始，逐步增加噪声（例如，将越来越多的词元替换为<MASK>标记），然后训练一个模型来反向执行这个“去噪”过程，从完全被遮盖的状态恢复出原文。

对比之下，BERT的训练目标，不就等同于一个固定掩码率为15%的单步去噪任务吗？

基于这一洞见，他选择了一个BERT的强化版模型——RoBERTa，通过引入一个从0%到100%动态变化的掩码率，成功地将其微调成了一个能够进行文本生成的模型。他从一段提示词（prompt）和大量<MASK>标记开始，通过10个步骤迭代地预测、采样和更新，最终生成了一段逻辑连贯、内容丰富的文本。这个概念验证实验的结果，让Karpathy本人都为之赞叹，并引发了他对大模型生成逻辑的深刻反思。

自回归 vs. 扩散：两种生成范式的对决

Karpathy用一个形象的比喻，精辟地解释了两种生成范式的核心区别，这对于我们理解当前主流AI模型（如Claude、GPT系列）与未来可能的模型有极大帮助。

自回归生成 (Autoregressive)：这就像在一个画布上从左到右、一个接一个地添加像素（或词元）。每一步的决策都依赖于左侧已经完成的所有内容。其核心操作可以理解为 canvas.append(token)。这是目前绝大多数聊天机器人和文本生成模型采用的策略，它符合人类线性思考的直觉，但缺点是生成过程是串行的，难以并行化，且容易出现“一步错，步步错”的累积误差。

扩散式生成 (Diffusion)：这更像是在整个画布上反复修改和润色。模型在每一步都会审视全局，然后对画布上的任意位置进行更新。其核心操作是 canvas.setitem(idx, token)。这种方式利用了全局的双向上下文信息，理论上可以生成更加协调和一致的内容，并且在推理速度上具备巨大的并行化潜力。

这场对决的核心在于，我们是选择像人一样逐字逐句地“说”，还是像艺术家一样对整个作品进行反复雕琢？Karpathy的思考暗示，人工智能的“思维”方式，未必需要完全模仿人类。

为什么说“扩散不死，BERT永生”？

Nathan Barry的实验有力地证明，BERT这类基于双向注意力的架构，与扩散模型的思想是天作之合。这为“BERT家族”的复兴提供了全新的可能性。

“扩散不死”：扩散模型在图像生成领域大放异彩后，在文本领域的应用一直不温不火，主要因为它处理离散数据（文字）比处理连续数据（像素）更复杂。但这次的实验用最简洁的方式证明，通过简单的动态掩码策略，完全可以构建出高效的文本扩散模型，其潜力远未被完全发掘。

“BERT永生”：这意味着以BERT为代表的双向Transformer架构，其生命力远不止于作为编码器或用于微调任务。它的核心机制——在全局上下文中预测缺失部分——正是扩散生成所需要的。我们不再需要将模型严格划分为编码器（Encoder）和解码器（Decoder），一个强大的双向模型本身就具备成为全功能生成引擎的潜力。

LLM的下一步：行业巨头的布局与展望

Karpathy的关注并非孤例，整个AI行业早已开始探索非自回归生成的可能性。

谷歌DeepMind在今年的I/O大会上就展示了实验性的扩散语言模型——Gemini Diffusion。行业观察家和IBM的专家也纷纷预测，随着下一代AGI（通用人工智能）的探索，扩散模型将成为挑战GPT系列霸主地位的有力竞争者。

尽管目前训练这类模型的成本依然高昂，但其在生成速度和并行计算方面的优势，使其成为未来大模型发展的关键方向之一。想象一下，未来的AI或许能在几秒钟内“构思”并“润色”出一整篇文章，而不是像现在这样逐字输出。这不仅是效率的提升，更是生成质量和创造力的一次飞跃，甚至可能催生新的AI变现模式。

结论

从Karpathy的深夜沉思到社区的精彩实验，我们看到了一幅关于LLM未来的新蓝图。自回归模型一统天下的时代或许正迎来转折点。BERT架构的“永生”不在于其固定的形态，而在于其核心思想的普适性；扩散模型的“不死”则在于其与双向注意力的完美结合，为文本生成开辟了全新的道路。

这场围绕生成范式的深刻变革，预示着人工智能领域仍充满无限的创新空间。想要持续追踪AI前沿动态，洞悉大模型的最新趋势，掌握实用的提示词（Prompt）技巧，欢迎访问一站式AI门户网站 https://aigc.bar，获取每日更新的AI日报和深度资讯。