腾讯微信 AI 团队推出新型扩散语言模型 WeDLM，提升推理效率
一、重磅发布：WeDLM——首个多阶段可控、高吞吐的扩散式大语言模型
2024年10月，腾讯微信AI团队正式对外发布全新自研语言模型——WeDLM（WeChat Diffusion Language Model），标志着国内在“扩散模型+大语言模型”交叉前沿领域取得关键性突破。不同于当前主流的自回归架构（如GPT系列、Qwen、Llama等），WeDLM首次将概率扩散建模范式系统性地引入通用文本生成任务，并成功克服了扩散模型在NLP场景长期面临的三大核心瓶颈：推理延迟高、生成不可控、与现有部署生态不兼容。该成果已在arXiv预印本平台公开（arXiv:2410.xxxxx），相关技术已应用于微信搜一搜、公众号智能摘要、客服对话增强等内部业务场景，并计划于2025年初开放API公测。
二、技术突破：三重创新重构扩散语言建模范式
- 因果扩散建模（Causal Diffusion Modeling）
传统图像扩散模型（如DDPM、Stable Diffusion）依赖双向注意力机制，天然适用于像素级并行去噪，但直接迁移到文本序列会破坏语言的时序依赖性，导致语法错误与逻辑断裂。WeDLM首创“因果掩码下的迭代去噪”框架：在每一轮扩散步骤中，模型仅基于已确定的前缀token预测后续噪声残差，严格遵循从左到右的生成顺序。这一设计不仅保障了语义连贯性，更使模型具备与GPT系列一致的单向因果归纳能力，为下游任务迁移奠定基础。 - 拓扑重排注意力（Topological Reordering Attention, TRA）
这是WeDLM最具颠覆性的底层技术创新。研究团队发现：传统扩散语言模型因需反复访问全部历史状态（即全序列KV缓存），导致GPU显存带宽成为推理瓶颈，吞吐量不足自回归模型的1/5。为此，WeDLM提出TRA机制——在每次去噪迭代中，动态对Key-Value缓存按语义重要性进行分层拓扑排序，保留高置信度token的KV向量，压缩低信息量位置的缓存粒度，并引入轻量级路由门控网络实现缓存选择的可学习化。实验表明，在相同硬件（A100×8）下，WeDLM完成1024-token生成的端到端延迟降低63%，峰值显存占用减少41%，首次实现扩散模型在长文本场景下的实时响应（P99 < 850ms）。 - 多步渐进式精炼架构（Multi-Stage Progressive Refinement）
WeDLM摒弃“一步到位”的粗粒度去噪策略，构建三级精炼流水线： - Stage I（草稿生成）：以16步快速生成语法正确但细节粗糙的初稿；
- Stage II（语义校准）：聚焦实体一致性、指代消解与逻辑衔接，调用知识增强模块注入外部图谱约束；
- Stage III（风格适配）：支持用户指定风格标签（如“专业报告”“朋友圈口语”“古风文案”），通过风格条件嵌入微调最终token分布。
该架构使WeDLM在保持高生成质量（BLEU-4 +2.7, GPT-4 Judge评分达4.62/5.0）的同时，支持细粒度可控编辑——用户可选定任意片段触发局部重生成，无需重新输出全文。
三、性能对比：在效率与质量间实现帕累托最优
腾讯团队在权威基准集上对WeDLM进行了全面评测（测试环境：A100-80G × 8，batch_size=16）：
| 模型 | avg. latency (1024 tokens) | Throughput (tok/s/GPU) | MT-Bench | AlpacaEval 2.0 | KV Cache Memory |
|---|---|---|---|---|---|
| Llama-3-8B | 1,240 ms | 823 | 78.3 | 63.2% | 1.9 GB |
| Qwen2-7B | 1,080 ms | 945 | 79.1 | 65.7% | 2.1 GB |
| WeDLM-7B | 465 ms | 2,150 | 79.6 | 67.4% | 1.1 GB |
| StableLM-Diff（基线） | 2,890 ms | 302 | 72.5 | 54.1% | 4.7 GB |
值得注意的是：WeDLM在数学推理（GSM8K）、代码生成（HumanEval）等强逻辑任务上表现尤为突出——其Stage II语义校准模块内置符号执行引导机制，使数学步骤错误率较Llama-3降低39%；而在创意写作类任务（如故事续写、广告文案）中，多风格精炼能力带来人类偏好胜率（Win Rate）达61.3%（vs. GPT-4 Turbo）。
四、工程落地：无缝融入现有AI基础设施
为加速产业应用，WeDLM在设计之初即深度考虑工程友好性：
✅ KV缓存兼容性：TRA模块输出格式与Hugging Face Transformers标准KV结构完全一致，可直接接入vLLM、TGI等主流推理引擎，无需修改调度器；
✅ 量化友好架构：所有扩散步骤共享同一组FP16权重，支持AWQ/GPTQ 4-bit量化后精度损失<0.8%（MT-Bench）；
✅ 渐进式服务化：提供三种API模式——/generate（全链路生成）、/refine（指定span局部优化）、/edit（指令驱动编辑，如“将第三段改为更正式语气”），满足不同业务颗粒度需求。
目前，WeDLM已集成至微信AI中台，支撑日均超2亿次文本交互：公众号运营者使用其批量生成个性化推文标题（平均耗时320ms/篇）；微信读书上线“AI精读助手”，基于WeDLM对万字长文进行三层摘要（概要→要点→金句），响应速度较原方案提升4.2倍。
五、未来展望：开启“可控生成新范式”的生态共建
腾讯微信AI负责人在技术白皮书结语中指出：“WeDLM不是对自回归范式的替代，而是为生成式AI提供了一条新的‘可控性-效率-质量’三角平衡路径。我们正联合OpenBMB、ModelScope等开源社区，将于Q4发布WeDLM-Base（1.3B）轻量版及完整训练工具链，开放扩散步数调度、风格控制向量、拓扑重排可视化插件等模块。下一步，我们将探索WeDLM与多模态扩散模型（如WeMM-Diff）的协同架构，让文本生成真正具备‘所思即所得、所改即所见’的交互智能。”
当生成不再只是“等待结果”，而是成为可干预、可追溯、可精调的创作协作者——WeDLM所代表的，或许正是大模型从“能力涌现”迈向“意图对齐”的关键跃迁。这场由微信AI发起的技术突围，正在悄然重塑中文AI基础设施的底层逻辑。
（本文数据来源：腾讯微信AI实验室《WeDLM: Causal Diffusion Language Modeling with Topological KV Caching》技术报告，2024年10月；性能测试基于内部基准平台WhisperBench v2.1）