언어 모델을 위한 '확산 모델(Diffusion Model)' 구현 기초 가이드

요약

최근 텍스트와 코드 등 이산 데이터 처리에 확산 모델(Diffusion Model)을 적용하는 연구가 주목받고 있다. 기존의 언어 모델은 토큰을 순차적으로 생성하는 자기회귀(Autoregressive) 방식을 따르지만, 확산 언어 모델은 시퀀스 전체를 한 번에 생성한 뒤 반복적인 정제 과정을 거친다. 이러한 방식은 생성 속도와 품질 간의 유연한 조절이 가능하며, 전체 문맥을 양방향으로 고려할 수 있고 생성 과정에서 오류 수정이 가능하다는 장점이 있다. 본 기사는 2026년 ICLR 및 MLSS 워크숍 내용을 바탕으로 마스킹 확산부터 가변 길이 생성까지 확산 LLM의 핵심 기술 구조를 설명한다. 2024년을 기점으로 확산 모델은 언어 생성 분야의 새로운 대안으로 급부상하며 기술적 전환점을 맞이했다.

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