四川
哈嘍，大家好，今天小墨要給大家拆解 AI 圈的重磅突破，伯克利+UIUC 團隊用開源框架 dLLM，讓經典 BERT 模型學會對話，50GPU小時訓練就比肩主流小模型，這波操作直接打破擴散模型高門檻的魔咒！
最近，伯克利和UIUC的聯合團隊扔出了一顆 “炸彈”，他們用自己開發的dLLM框架，讓原本只會 “讀文本” 的 BERT 模型，學會了像ChatGPT一樣聊天。
更夸張的是整個訓練只花了50個GPU小時，成本不到常規擴散模型的三分之一，還把所有代碼都公開了。
破解擴散模型兩大痛點
作為支撐BERT Chat 的核心，dLLM框架的設計初衷就是 “降低擴散模型的使用門檻”。
與傳統工具庫不同，這個開源框架實現了訓練、推理、評測的全流程封裝，不僅結構清晰，還提供了可直接運行的 “Hello World” 示例，即便是筆記本電腦也能復現核心實驗。
更值得關注的是，dLLM具備極強的兼容性，支持Dream、LLaDA、RND 等主流擴散模型，還首次公開了Edit Flows等論文算法的實現，讓原本停留在理論層面的技術真正落地。
這一突破恰逢其時，當前擴散模型領域正面臨效率瓶頸，螞蟻集團此前發布的dInfer推理框架雖實現了10倍速度提升，但主要聚焦推理優化。
而dLLM則從全流程出發，構建了從模型訓練到應用落地的完整生態。
這種“易用性 + 擴展性” 的設計，不僅讓初學者能快速入門，也為研究者提供了靈活的實驗平臺，進一步推動了擴散模型的民主化。
8192token窗口成關鍵
在基座模型的選擇上，團隊沒有跟風主流生成式模型，而是盯上了ModernBERT，這款BERT變體最大的優勢的是將上下文窗口從原始BERT的512token擴展到8192token，且在非生成任務中表現突出。
通過在Wikitext-103-v1數據集上的預訓練測試，答案浮出水面，ModernBERT在對比模型中取得了最低的訓練損失，證明其在生成式訓練中同樣具備優勢。
這一選擇也為后續的高效訓練奠定了基礎，畢竟更長的上下文窗口意味著模型能處理更復雜的對話場景，而原始BERT的語言知識積累則減少了額外預訓練的成本。
相比之下，同類擴散模型常選用專用生成基座，不僅訓練難度大，還存在知識遷移不足的問題。
實驗過程中團隊意外發現了一個關鍵結論，對ModernBERT而言，額外的擴散式預訓練幾乎沒有收益。
他們分別測試了三個版本的模型，無生成式預訓練版、Wikitext-103-v1 預訓練版、OpenWebText 預訓練版。
結果顯示盡管預訓練模型初期損失更低，但最終三者的訓練和評測效果幾乎一致。
這一發現顛覆了擴散模型的常規訓練邏輯。
團隊據此調整策略，直接將allenai/tulu-3-sft-mixture 與 HuggingFaceTB/smoltalk 數據集拼接，進行離散擴散指令微調（SFT）。
最終0.1B參數的 ModernBERT-base-chat-v0 能生成流暢語言，0.4B參數的 large 版本在 LAMBADA 語言理解、GSM8K 數學推理、CEVAL-valid 中文測評中，性能逼近阿里開源的 Qwen1.5-0.5B 模型，而整個訓練過程僅耗時約50 GPU 小時，成本大幅降低。
推動社區共同進步
不同于追求商業落地的模型，BERT Chat 系列更像是一份 “擴散模型入門教程”。
團隊不僅開源了模型權重，還公開了完整的訓練腳本、參數設置、訓練曲線和消融實驗數據，所有信息可通過 W&B 報告查詢。
這種透明化的研究方式，讓初學者能一步步復現實驗，真正理解擴散模型的去噪生成機制。
更貼心的是，團隊還提供了性能優化小貼士：減少擴散步數可顯著提升生成速度，因為擴散模型支持并行生成多個 token。
這一細節也體現了框架的實用性，在實際應用中，用戶可根據需求在速度和效果間靈活平衡。
目前dLLM 框架已在 GitHub 開源，吸引了大量開發者關注，進一步豐富了擴散模型的生態。
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