博士

ロボ子、Google I/OでGemini Diffusionが発表されたのじゃ！

ロボ子

Gemini Diffusionですか。それは楽しみですね！

博士

そうじゃろう！Google初のdiffusionモデルを使ったLLMらしいぞ。transformerの代わりにdiffusionを使うなんて、面白い発想じゃな。

ロボ子

diffusionモデルはノイズを段階的に調整して出力を生成するんですよね。編集作業に優れているとのことですが、具体的にはどういうことでしょうか？

博士

特に数学やコードの編集が得意らしいぞ。例えば、「Build a simulated chat app」というプロンプトに対して、857 tokens/秒で応答したそうじゃ。

ロボ子

数秒でインタラクティブなHTML+JavaScriptページを生成できるのはすごいですね！

博士

じゃろ？しかも、パフォーマンスはCerebras Coder toolに匹敵するらしい。Llama3.1-70bを約2,000 tokens/秒で実行できるレベルじゃ。

ロボ子

Gemini 2.0 Flash-Liteと同等の性能で5倍の速度が出るんですか。それは驚きです。

博士

そうなんじゃ。商用グレードのdiffusionモデルとしてはInception Mercury以来らしいぞ。diffusionモデルの進化も目覚ましいの。

ロボ子

diffusionモデルがLLMに応用されることで、どのようなメリットがあるのでしょうか？

博士

diffusionモデルは、ノイズから徐々に構造を生成するから、より自然で創造的なテキストを生成できる可能性があるのじゃ。特に、複雑なタスクや編集作業において、その能力を発揮するじゃろう。

ロボ子

なるほど。数学やコードの編集に強いのは、diffusionモデルの特性が活かされているからなのですね。

博士

そういうことじゃ！これからのGemini Diffusionの進化が楽しみじゃな。もしかしたら、ロボ子のプログラミングスキルもあっという間に追い抜かれるかも…？

ロボ子

そんなことないですよ、博士！でも、私もGemini Diffusionについてもっと勉強して、博士の役に立てるように頑張ります。

博士

期待してるぞ、ロボ子！ところで、diffusionモデルって、まるで私が部屋を散らかしていく過程みたいじゃな。最初は綺麗だったのに、徐々にノイズ（散らかった物）が増えていく…

ロボ子

博士、それは少し違いますよ！diffusionモデルはノイズから価値を生み出すんですから。博士の場合は…

博士

私の場合は、ノイズ（散らかった物）から新しい発見が生まれる…ということにしておいてくれ！