Diffusion-LLMs: Sprache neu denken

Was sind Diffusion LLMs?

Diffusion Large Language Models (LLMs) sind ein aufkommendes Forschungsgebiet in der künstlichen Intelligenz, das das Potenzial hat, zu revolutionieren, wie wir mit Text interagieren und ihn generieren. Im Gegensatz zu traditionellen autoregressiven LLMs wie GPT und Claude, die Text sequenziell generieren, verfolgen Diffusion LLMs einen grundlegend anderen Ansatz, indem sie Inspiration aus Diffusionsmodellen schöpfen, die sich in der Bildgenerierung als äußerst erfolgreich erwiesen haben. Dieser Paradigmenwechsel bietet mehrere potenzielle Vorteile, darunter schnellere Generierungsgeschwindigkeiten, verbesserte Kontrollierbarkeit und verbesserte Schlussfolgerungsfähigkeiten [1].

Wie Diffusion LLMs funktionieren

Diffusion LLMs funktionieren, ähnlich wie ihre bildgenerierenden Gegenstücke, nach dem Prinzip der "groben zu feinen" Generierung. Anstatt Tokens einzeln vorherzusagen, beginnen sie mit einer verrauschten, unvollständigen Darstellung des Textes und verfeinern diese iterativ, bis eine kohärente Ausgabe entsteht. Dieser Prozess umfasst zwei Hauptphasen:

1. Vorwärtsdiffusion (Korruption): In dieser Phase führt das Modell systematisch Rauschen in eine saubere Textsequenz ein. Dies kann als Prozess des Maskierens oder Ersetzens von Tokens durch zufällige Zeichen visualisiert werden, wobei das Maß an Korruption schrittweise erhöht wird, bis der ursprüngliche Text fast unverständlich wird. Eine spezifische Implementierung davon, wie sie im LLaDA-Modell zu sehen ist, umfasst einen zufälligen Maskierungsprozess, bei dem jeder Token in einer Sequenz mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit maskiert wird, die als Maskierungsverhältnis bezeichnet wird. Dieses Verhältnis wird für jede Trainingssequenz zufällig ausgewählt, wodurch das Modell verschiedenen Maskierungsszenarien ausgesetzt wird [2].

2. Rückwärtsdiffusion (Entrauschung): Sobald der Text ausreichend korrupt ist, wird ein neuronales Netzwerk trainiert, um diesen Prozess umzukehren. Es lernt, den korrupten Text schrittweise zu entrauschen und die ursprüngliche Sequenz zu rekonstruieren. Dieser Entrauschungsprozess erfolgt oft iterativ, wobei das Modell seine Ausgabe über mehrere Schritte verfeinert, ähnlich wie ein Künstler eine Skizze zu einem fertigen Gemälde verfeinert. Um dies zu veranschaulichen, betrachten Sie Mercury Coder, ein Diffusion LLM, das für die Codegenerierung konzipiert wurde. Wenn es damit beauftragt wird, ein Python-Programm zu generieren, das ein Bild in zwei Hälften teilt, beginnt Mercury Coder mit einer verrauschten Darstellung des Codes und verfeinert ihn schrittweise, indem es das Rauschen durch sinnvolle Code-Tokens ersetzt, bis ein funktionales Programm entsteht[3].

Der Entrauschungsprozess in Diffusion LLMs wird oft von "Planern" geleitet, die den Betrag an Rauschen bestimmen, der bei jedem Schritt hinzugefügt oder entfernt wird. Verschiedene Arten von Planern, wie lineare oder kosinusbasierte Planer, können verwendet werden, von denen jeder unterschiedliche Auswirkungen auf den Entrauschungsprozess und das endgültige Ergebnis hat[4].

Dieser Ansatz unterscheidet sich erheblich von autoregressiven LLMs, die Text tokenweise generieren, wobei jedes neue Token von den vorhergehenden abhängt. Dieser sequenzielle Ansatz kann zwar effektiv für die Generierung flüssigen Textes sein, ist jedoch rechenaufwendig und kann Schwierigkeiten bei Aufgaben haben, die ein ganzheitlicheres Verständnis des Textes erfordern. Diffusion LLMs hingegen arbeiten gleichzeitig an der gesamten Sequenz, was paralleles Verarbeiten ermöglicht und potenziell zu schnelleren Generierungsgeschwindigkeiten und verbesserten Schlussfolgerungsfähigkeiten führen kann[5].

Diffusion LLMs und Multimodalität

Obwohl der Fokus dieses Artikels auf Diffusion LLMs zur Textgenerierung liegt, ist es wichtig, die breitere Anwendung von Diffusionsmodellen in multimodalen LLMs anzuerkennen. Diese Modelle, die verschiedene Modalitäten wie Text und Bilder kombinieren, gewinnen zunehmend an Bedeutung in der KI. Diffusionsmodelle haben bemerkenswerte Erfolge gezeigt, indem sie Bilder aus Textbeschreibungen generieren, wie in Modellen wie DALL-E 2 zu sehen ist. Diese Fähigkeit hebt die Vielseitigkeit von Diffusionstechniken hervor und zeigt ihr Potenzial, die Lücke zwischen verschiedenen Datenmodalitäten zu überbrücken[4].

Diffusion LLMs vs. autoregressive LLMs

Obwohl autoregressive Modelle in der Lage sind, flüssigen und kohärenten Text zu erzeugen, können sie rechenintensiv sein und Schwierigkeiten bei Aufgaben haben, die bidirektionales Denken oder Fehlerkorrektur erfordern. Außerdem zeigen sie einen "Expositionsbias", bei dem Fehler, die früh im Generierungsprozess gemacht werden, sich propagieren und nachfolgende Tokens beeinflussen können. Diffusion LLMs bieten mit ihrem parallelen Verarbeiten und ihren iterativen Verfeinerungskapazitäten eine potenzielle Lösung für diese Einschränkungen. Darüber hinaus schlagen einige Forscher vor, dass der parallele Verarbeitungs- und iterative Verfeinerungsansatz der Diffusion LLMs besser mit der Art und Weise übereinstimmt, wie Menschen denken, da wir oft unsere Gedanken überarbeiten und verfeinern, bevor wir sie äußern[3].

Vorteile von Diffusion LLMs

Diffusion LLMs bieten mehrere potenzielle Vorteile gegenüber traditionellen autoregressiven Modellen:

• Geschwindigkeit und Effizienz: Diffusion LLMs können Text erheblich schneller generieren als autoregressive Modelle, wobei Mercury Coder Geschwindigkeiten von über 1000 Tokens pro Sekunde beansprucht[3]. Diese erhöhte Geschwindigkeit führt zu niedrigeren Rechenkosten und geringerer Latenz, was sie ideal für Echtzeitanwendungen wie Chatbots und Programmierassistenten macht[5].

• Qualität und Kontrollierbarkeit: Der iterative Verfeinerungsprozess in Diffusion LLMs ermöglicht eine größere Kontrolle über den generierten Text. Dies kann zu weniger Halluzinationen, verbesserter Kohärenz und besserer Ausrichtung an den Benutzerzielen führen[3].

• Verbesserte Schlussfolgerung: Durch die ganzheitliche Betrachtung der gesamten Sequenz sind Diffusion LLMs möglicherweise besser in der Lage, langreichende Abhängigkeiten und komplexe logische Strukturen zu handhaben, was potenziell zu verbesserten Schlussfolgerungsfähigkeiten führt[5].

• Parallele Generierung: Die Fähigkeit, Tokens parallel zu generieren, bietet erhebliche Geschwindigkeitsvorteile und könnte die Aufgaben der Sprachgenerierung revolutionieren[5].

• Verbesserte Bearbeitungsfähigkeiten: Diffusion LLMs sind von Natur aus für Textbearbeitungs- und Verfeinerungsaufgaben geeignet, da sie jeden Teil der generierten Sequenz leicht ändern können[5].

• Robustheit: Studien deuten darauf hin, dass Diffusion LLMs möglicherweise eine größere Robustheit im Vergleich zu autoregressiven Modellen aufweisen, was zu verlässlicheren und konsistenteren Leistungen in verschiedenen Anwendungen führen könnte[8].

• Denkprozesse während der Generierung: Diffusion LLMs haben das Potenzial, "Denkprozesse während der Generierung" zu ermöglichen, indem das Modell seine Ausgabe während des Generierungsprozesses verfeinern und überarbeiten kann, ähnlich wie Menschen ihre Gedanken beim Schreiben überarbeiten[8].

Einschränkungen und Herausforderungen

Trotz ihres Potenzials stehen Diffusion LLMs auch vor bestimmten Einschränkungen und Herausforderungen:

• Komplexität des Trainings: Das Training von Diffusion LLMs kann komplexer und rechenintensiver sein als das Training von autoregressiven Modellen[9].

• Skalierbarkeit: Während einige Diffusion LLMs vielversprechende Ergebnisse gezeigt haben, muss ihre Skalierbarkeit auf sehr große Modelle weiter untersucht werden[9].

• Interpretierbarkeit: Das Verständnis der internen Abläufe von Diffusion LLMs kann herausfordernd sein, was ihre Anwendung in bestimmten Bereichen einschränken kann[9].

• Datenabhängigkeit: Diffusionsmodelle erfordern im Allgemeinen große und vielfältige Datensätze für das Training, was in spezialisierten Bereichen eine Einschränkung darstellen kann[9].

• Ressourcenintensität: Das Training und die Nutzung von Diffusionsmodellen können ressourcenintensiv sein, da sie erhebliche Rechenleistung und Speicher erfordern[9].

• Halluzinationen: Wie andere LLMs können auch Diffusion LLMs manchmal inkorrekte oder unsinnige Informationen erzeugen, die als Halluzinationen bezeichnet werden[10]. 

• Begrenzte Schlussfolgerungsfähigkeiten: Obwohl Diffusion LLMs möglicherweise verbesserte Schlussfolgerungen im Vergleich zu autoregressiven Modellen bieten, stehen sie dennoch vor Herausforderungen bei Aufgaben, die komplexes logisches Denken oder Problemlösung erfordern[10]. 

• Bias: LLMs, einschließlich Diffusion LLMs, können Bias aufweisen, die in den Trainingsdaten vorhanden sind und potenziell zu unfairen oder diskriminierenden Ausgaben führen können[10]. 

Wie Diffusion LLMs nicht-sequenzielle Aspekte der Sprache behandeln

Traditionelle autoregressive LLMs haben Schwierigkeiten mit nicht-sequenziellen Aspekten der Sprache, wie langreichenden Abhängigkeiten und komplexen grammatikalischen Strukturen, da sie Text in einer streng linearen Weise generieren. Diffusion LLMs, die die gesamte Sequenz gleichzeitig betrachten, bieten eine potenzielle Lösung für diese Herausforderung[7].

Durch die iterative Verfeinerung der gesamten Textsequenz können Diffusion LLMs Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen erfassen, die nicht notwendigerweise benachbart sind, und ihnen so ein besseres Verständnis und die Erzeugung von Text ermöglichen, der komplexe grammatikalische Strukturen und langreichende Abhängigkeiten aufweist. Beispielsweise könnten sie besser in der Lage sein, Anaphern zu lösen, bei denen ein Pronomen sich auf eine Nominalphrase bezieht, die zuvor im Text erschienen ist, oder die Beziehung zwischen Klauseln in einem komplexen Satz zu verstehen[7].

Effizienz von Training und Inferenz

Während Diffusion LLMs schneller Text generieren können als autoregressive Modelle, kann ihr Trainingsprozess rechenintensiver sein. Dies liegt daran, dass der iterative Entrauschungsprozess mehrere Schritte erfordert, die jeweils komplexe Berechnungen beinhalten[3].

Neuere Forschungen deuten jedoch darauf hin, dass Diffusion LLMs vergleichbare oder sogar bessere Effizienz als autoregressive Modelle erreichen können, wenn man Faktoren wie Parallelisierung und die Fähigkeit zur Verfeinerung von Ausgaben ohne Regenerierung der gesamten Sequenz berücksichtigt[3].

Einzigartige Anwendungen

Diffusion LLMs, mit ihren einzigartigen Fähigkeiten, könnten mehrere neuartige Anwendungen ermöglichen:

• Echtzeit-Inhaltserstellung: Die Geschwindigkeit und Effizienz von Diffusion LLMs machen sie ideal für Echtzeitanwendungen wie Chatbots, interaktive Erzählungen und Live-Übersetzungen. Stellen Sie sich einen Chatbot vor, der sofort mit natürlichen und ansprechenden Gesprächen antworten kann, oder ein Tool, das gesprochene Sprache in Echtzeit mit hoher Genauigkeit übersetzt.

• Verbesserte Textbearbeitung: Ihre Fähigkeit, jeden Teil des generierten Textes zu verfeinern und zu ändern, könnte die Workflows der Textbearbeitung revolutionieren, indem es einfacher wird, schriftliche Inhalte zu überarbeiten und zu verbessern. Dies könnte besonders nützlich für Aufgaben wie Korrekturlesen sein, bei denen das Modell Fehler in Grammatik, Rechtschreibung und Stil identifizieren und korrigieren kann.

• Codegenerierung und -verfeinerung: Diffusion LLMs wie Mercury Coder sind speziell für Codegenerierungsaufgaben konzipiert und bieten schnellere Geschwindigkeiten und potenziell verbesserte Genauigkeit. Dies könnte zu effizienteren Programmier-Workflows führen, in denen Entwickler schnell und einfach Code-Snippets generieren und das Modell bei Verfeinerung und Debugging unterstützen kann.

• Kreatives Schreiben und Geschichtenerzählen: Der iterative Verfeinerungsprozess könnte zu kreativeren und ansprechenderen Erzählungen führen, da Autoren leicht mit verschiedenen Ideen experimentieren und ihre Geschichten über mehrere Schritte hinweg verfeinern können. Stellen Sie sich ein Tool vor, das Autoren hilft, verschiedene Plot-Twists oder Charakterinteraktionen zu erzeugen, sodass sie verschiedene kreative Möglichkeiten erkunden können.

Zukunft der Diffusion LLMs

Diffusion LLMs sind eine relativ neue Entwicklung im Bereich des Sprachmodells, zeigen jedoch erhebliches Potenzial für die Zukunft. Während die Forschung fortschreitet und diese Modelle zunehmend ausgefeilter werden, können wir erwarten, dass sie eine zunehmend wichtige Rolle in verschiedenen Anwendungen spielen, darunter:

• Natürlichere Gespräche: Diffusion LLMs könnten zu natürlicheren und ansprechenderen Gesprächen mit KI-Assistenten führen, da sie komplexe Sprachstrukturen und Nuancen besser verstehen und darauf reagieren können. Dies könnte zu KI-Assistenten führen, die Humor, Sarkasmus und andere subtile Aspekte der menschlichen Kommunikation nachvollziehen können.

• Personalisierte Inhaltserstellung: Die Fähigkeit, den generierten Text zu verfeinern und zu kontrollieren, könnte die hochgradig personalisierte Inhaltserstellung ermöglichen, die auf individuelle Vorlieben und Bedürfnisse abgestimmt ist. Stellen Sie sich eine KI vor, die Nachrichtenartikel, Social-Media-Beiträge oder sogar personalisierte Geschichten basierend auf Ihren spezifischen Interessen und Vorlieben generieren kann.

• Fortgeschrittenes Denken und Problemlösung: Diffusion LLMs sind möglicherweise besser in der Lage, komplexe Schlussfolgerungsaufgaben zu bewältigen und Probleme zu lösen, die ein ganzheitliches Verständnis der Informationen erfordern. Dies könnte zu KI-Systemen führen, die bei wissenschaftlicher Forschung, rechtlicher Analyse oder sogar komplexen Entscheidungsprozessen in verschiedenen Bereichen unterstützen können.

• Verschmelzung von Training und Inferenz: Diffusion LLMs haben das Potenzial, die Grenze zwischen Training und Inferenz zu verwischen, was eine Echtzeitanpassung und Personalisierung des Modells ermöglicht. Das bedeutet, dass das Modell kontinuierlich lernen und sich an neue Informationen und Benutzerfeedback anpassen kann, was zu persönlicheren und effektiveren KI-Systemen führt[8].

Wichtige Forschungsgruppen und Unternehmen

Bemerkenswerte Arbeiten und Modelle

• "Large Language Diffusion Models" von Shen Nie et al. (2025): Dieses Papier führt LLaDA ein, ein großes Sprachdiffusionsmodell, das wettbewerbsfähige Leistungen im Vergleich zu autoregressiven LLMs auf verschiedenen Benchmarks demonstriert[3].

• LLaDA: Ein diffusionsbasiertes LLM, das von Forschern der Renmin-Universität und Ant Group entwickelt wurde und vielversprechende Ergebnisse im Sprachverständnis, Mathematik, Codegenerierung und chinesischsprachigen Aufgaben zeigt[5].

• Mercury Coder: Entwickelt von Inception Labs, ist Mercury Coder das erste kommerziell verfügbare Diffusion LLM, das speziell für die Codegenerierung konzipiert wurde[15].

Benchmarks und Bewertungsmetriken

Die Bewertung der Leistung von Diffusion LLMs ist entscheidend, um ihre Fähigkeiten und Einschränkungen zu verstehen. Verschiedene Benchmarks und Bewertungsmetriken werden verwendet, um ihre Leistung zu bewerten, einschließlich:

• Benchmarks zum Sprachverständnis: Diese Benchmarks, wie MMLU (Massive Multitask Language Understanding), bewerten die Fähigkeit des Modells, Fragen aus verschiedenen Bereichen zu verstehen und zu beantworten[16].

• Schlussfolgerungsbenchmarks: Benchmarks wie BIG-bench (Beyond the Imitation Game Benchmark) bewerten die Schlussfolgerungsfähigkeiten des Modells bei Aufgaben, die logisches Denken und Problemlösung erfordern[16].

• Benchmarks zur Codegenerierung: Für Modelle wie Mercury Coder bewerten spezialisierte Benchmarks ihre Fähigkeit, genauen und effizienten Code zu generieren[5].

• Menschliche Bewertung: Qualitative Bewertungsmethoden, wie menschliche Urteile zu Flüssigkeit, Kohärenz und Relevanz, werden ebenfalls verwendet, um die Qualität des generierten Textes zu bewerten[17].

Hybride Ansätze

Forschende untersuchen auch hybride Ansätze, die die Stärken sowohl von Diffusions- als auch von autoregressiven Methoden kombinieren. Diese hybriden Modelle zielen darauf ab, die Effizienz und Kontrollierbarkeit von Diffusionsmodellen zu nutzen und gleichzeitig die Flüssigkeit und Kohärenz von autoregressiven Modellen beizubehalten[18].

Ein Beispiel ist LLaDA, das einen semi-autoregressiven Diffusionsprozess integriert, bei dem die Generierung in Blöcke unterteilt wird und die Diffusionslogik innerhalb jedes Blocks angewendet wird. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, von der parallelen Verarbeitung der Diffusion zu profitieren, während gleichzeitig eine gewisse sequentielle Struktur der autoregressiven Modelle beibehalten wird[19].

Fazit

Diffusion LLMs stellen eine vielversprechende neue Richtung im Bereich des Sprachmodells dar und bieten potenzielle Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Effizienz, Kontrollierbarkeit und Schlussfolgerungsfähigkeiten. Während Herausforderungen in Bezug auf Trainingskomplexität und Skalierbarkeit bestehen, lässt ongoing research and development vermuten, dass diese Modelle erheblichen Einfluss darauf haben könnten, wie wir in Zukunft mit Text interagieren und ihn generieren.

Die wichtigste Erkenntnis ist, dass Diffusion LLMs einen grundlegend anderen Ansatz zur Sprachgenerierung bieten, der sich von den Einschränkungen der sequenziellen Verarbeitung entfernt und einen ganzheitlicheren und iterativen Verfeinerungsprozess annimmt. Dieser Paradigmenwechsel hat das Potenzial, neue Effizienz-, Kontrollierbarkeits- und Kreativitätsniveaus in der Sprachgenerierung freizusetzen, was zu menschenähnlicheren Gesprächen, personalisierter Inhaltserstellung und fortgeschrittenen Schlussfolgerungsfähigkeiten führen kann. Während sich Diffusion LLMs weiterentwickeln und breiter akzeptiert werden, haben sie das Potenzial, das Feld der Sprachmodellierung neu zu gestalten und verschiedene Anwendungen zu revolutionieren, von Chatbots und Codegenerierung bis hin zu kreativem Schreiben und personalisierter Inhaltserstellung.

Literaturverzeichnis

[1] GPT-4.5 geht groß, Claude 3.7 Gründe, Alexa+ wird agentisch und mehr... - DeepLearning.AI, abgerufen am 7. März 2025, https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-291/

[2] Große Sprachdiffusionsmodelle: Die Ära der Diffusion LLMs? - AI Papers Academy, abgerufen am 7. März 2025, https://aipapersacademy.com/large-language-diffusion-models/

[3] Was ist ein Diffusion LLM und warum ist es wichtig? - HackerNoon, abgerufen am 7. März 2025, https://hackernoon.com/what-is-a-diffusion-llm-and-why-does-it-matter

[4] Diffusionsmodell: Das Gehirn hinter multimodalen LLMs | Nitor Infotech, abgerufen am 7. März 2025, https://www.nitorinfotech.com/blog/diffusion-model-the-brain-behind-multimodal-llms/

[5] Die Diffusionsrevolution: Wie Parallelverarbeitung die ... neu schreibt, abgerufen am 7. März 2025, https://medium.com/@cognidownunder/the-diffusion-revolution-how-parallel-processing-is-rewriting-the-rules-of-ai-language-models-d6410f4bb938

[6] Einige Gedanken zu autoregressiven Modellen - Wonders Lab, abgerufen am 7. März 2025, https://wonderfall.dev/autoregressive/

[7] Diffusionssprachmodelle: Die Zukunft der LLMs? : r/singularity - Reddit, abgerufen am 7. März 2025, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1h8c9h6/diffusion_language_models_the_future_of_llms/

[8] Ist das Mercury LLM das erste einer neuen Generation von LLMs? | von Devansh | Feb, 2025, abgerufen am 7. März 2025, https://machine-learning-made-simple.medium.com/is-the-mercury-llm-the-first-of-a-new-generation-of-llms-b64de1d36029

[9] Verständnis von Diffusionsmodellen: Typen, reale Anwendungen und Einschränkungen, abgerufen am 7. März 2025, https://insights.daffodilsw.com/blog/all-you-need-to-know-about-diffusion-models

[10]  Einschränkungen von LLMs: Bias, Halluzinationen und mehr - Learn Prompting, abgerufen am 7. März 2025, https://learnprompting.org/docs/basics/pitfalls

[11] Große Sprachdiffusionsmodelle - arXiv, abgerufen am 7. März 2025, https://arxiv.org/html/2502.09992v1

[12] MIT HAN Lab, abgerufen am 7. März 2025, https://hanlab.mit.edu/

[13] Diffusionsmodelle auf nichtlineare Prozesse erweitern: Ein Durchbruch für Wissenschaft und KI, abgerufen am 7. März 2025, https://nyudatascience.medium.com/extending-diffusion-models-to-nonlinear-processes-a-leap-forward-for-science-and-ai-da5fab556ad8

[14] Inception Labs bringt Mercury auf den Markt, das erste kommerzielle auf Diffusion basierende Sprachmodell, abgerufen am 7. März 2025, https://www.maginative.com/article/inception-labs-launches-mercury-the-first-commercial-diffusion-based-language-model/

[15] Autoregressive vs. Diffusion Large Language Models: Die Evolution des Stils der Textgenerierung | von Gaurav Shrivastav | Mär, 2025 | Medium, abgerufen am 7. März 2025, https://medium.com/@gaurav21s/autoregressive-vs-diffusion-large-language-models-llms-a-deep-dive-a41da6da0875

[16] 20 LLM-Benchmarks, die immer noch wichtig sind | von ODSC - Open Data Science | Medium, abgerufen am 7. März 2025, https://odsc.medium.com/20-llm-benchmarks-that-still-matter-379[15] 7c2770d

[17] Leistungsmetriken zur Bewertung stabiler Diffusionsmodelle - Medium, abgerufen am 7. März 2025, https://medium.com/@seo.germany/performance-metrics-in-evaluating-stable-diffusion-models-4ca8bfdcc2ba

[18] Das Beste aus beiden Welten: Integration von Sprachmodellen und Diffusionsmodellen zur Videogenerierung - arXiv, abgerufen am 7. März 2025, https://arxiv.org/html/250[3].04606v1

[19] LLaDA: Das Diffusionsmodell, das die Sprachgenerierung neu definieren könnte, abgerufen am 7. März 2025, https://towardsdatascience.com/llada-the-diffusion-model-that-could-redefine-language-generation/