ChatGPTのDeep Research（AI）での出力結果をそのまま掲載しています。ChatGPTのDeep Researchはハルシネーション（誤った情報の生成）が少なくなるよう調整されていますが、あくまで参考程度に読んでください。当記事は検索エンジンに登録していないため、このブログ内限定の記事です。
導入
ある晴れた午後、AIエンジニアを志す学生のアキラは、大学の図書館で最新のAI論文を読んでいました。最近、「Diffusion（拡散）モデルを大規模言語モデルのアーキテクチャに利用できる」という話題を耳にしたからです。しかし、アキラは「拡散モデルって画像生成に使われるものじゃないの？言語モデルとどう関係するのだろう？」と首をかしげています。
そこへ、AI研究者である先輩のサラが通りかかりました。サラはアキラの疑問に気づき、にっこり微笑んで声をかけます。
サラ（研究者）：「何か困っているみたいね、アキラ。どうしたの？」
アキラ（学生）：「はい、サラさん。最近“Diffusionを大規模言語モデルに使う”という記事を読んだんです。でも、DiffusionモデルってStable Diffusionみたいに画像を徐々にキレイにする技術って聞いたことがあります。言語モデルとはどう結びつくのか、初心者の僕にはピンと来なくて…。」
サラはアキラの横に座り、ノートPCの画面を覗き込みました。そこには「Transformer vs Diffusion」といったキーワードが並んでいます。
サラ：「なるほど、Diffusionモデルと大規模言語モデル（LLM）の関係について知りたいのね。よし、物語形式でわかりやすく説明してみましょう！今までの言語モデルとDiffusionモデルの違いや、実際の応用例も交えて話すから、リラックスして聞いてね。」
こうして、アキラ（初心者の主人公）とサラ（ガイド役の研究者）によるDiffusionを用いた大規模言語モデルの学びの旅が始まりました…。
技術解説：Diffusionモデルの仕組みとTransformerとの違い
図書館の静かな一角で、サラは紙とペンを取り出し、言語モデルの仕組みについて描き始めました。まずは現在主流のTransformerによる言語モデルについて説明します。
サラ：「大規模言語モデルといえば、近年はTransformerアーキテクチャを使った自己回帰型（オートレグレッシブ）モデルが一般的ね。例えばChatGPTのようなモデルは、文章を左から右へ、一語ずつ順番に予測・生成していくの。前の単語をもとに次の単語を決め、また次…というふうにね。」
サラは紙に横一列の単語を書き、「→」で順番を示しました。
アキラ：「確かに、文章って普通は先頭から書きますよね。モデルも同じように一単語ずつ出力するんですね。」
サラ：「そう。でもこの方法だと欠点もあるの。例えば長い文章を作るとき、一語ずつしか出せないから時間がかかるわ。特に出力が長くなるほど、どんどんステップ数が増えて遅くなる。さらに、もし途中で間違いに気づいても、後戻りして修正するのは難しいのよ。一度出力した単語は変えられないから、最初からやり直すしかない。」
アキラはうなずきました。自分が文章を書くときを思い浮かべます。一文ずつ完璧に書こうとすると時間がかかるし、後から全体を修正するのも大変です。
アキラ：「人間だと、最初に下書きをざっと書いて、後で全体を推敲することもありますよね。それができないってことですね、今の言語モデルは。」
サラ：「その通り！いい比喩ね。実はそれがDiffusionモデルとの大きな違いなの。」
サラは新しい紙に山のようなぐちゃぐちゃの線を書きました。
サラ：「Diffusionモデルでは、まずざっくりとした下書きを全部用意して、そこから少しずつキレイな文章に洗練させていくの。まるでノイズだらけの絵から徐々に鮮明な絵を描いていくように、拡散（Diffusion）のプロセスでテキストを生成するのよ。」
彼女はぐちゃぐちゃの線を少しずつ消しゴムで消して、綺麗な線画にしていくような絵を描いてみせました。
サラ：「技術的には、最初テキストをマスク（隠す）したりランダムな文字だらけの状態（ノイズ）から始めて、モデルが徐々に本当の文章を浮かび上がらせていくの。複数のステップを経てだんだん単語が正しくなっていく様子を想像してみて。これはちょうど人間が下書きを修正して完成させるやり方に似ているわね。」
アキラ：「面白い！つまり、最初から最後まで文章全体を何度も書き直しながら完成させるんですね。一度に一語ではなく全体を並行して生成していくと…。でもそれって、なんだか魔法みたいですね。本当にそんなこと可能なんですか？」
アキラは半信半疑です。言葉を並行して生成するなんて、今まで聞いたことがありません。
サラ：「確かに魔法みたいだけど、理論的には可能なの。画像のDiffusionモデルがまさにそれを実現しているでしょう？最初は砂嵐みたいなノイズ画像から、一斉に画素全体を少しずつ調整して最終的に綺麗な絵を作るわよね。テキストでも同じことをしようというのが狙いなの。 (Diffusion Models Enter the Large Language Arena as Inception Labs Unveils Mercury)」
サラはノートPCでDiffusionモデルの概念図を表示しました。従来のTransformerモデルでは文章を左から右へ順番に生成するのに対し、Diffusionモデルでは文章全体を何度かに分けて徐々に洗練していく様子が描かれています (Diffusion Models Enter the Large Language Arena as Inception Labs Unveils Mercury)。
アキラ：「なるほど、イメージが掴めてきました！Transformer（自己回帰）だと一列に並んだドミノを一個ずつ倒していく感じだけど、Diffusionだと一面にばら撒いた砂絵が徐々にはっきりした絵になるイメージですね。」
サラ：「上手い例えね。その通り。メリットとしては、一度に文章全体を扱うから並列化が可能で、生成が高速になる潜在的な利点があるの。それに、途中で間違いがあっても後のステップで修正できるから、長い文脈の中で一貫性を保ちやすいとも言われているわ。」
サラはさらに紙にメモを書き加えました。
- 従来（Transformer）：逐次的に単語を生成 -> 長文は遅い、修正困難
- 新方式（Diffusion）：全体並行で単語を生成 -> 長文でも高速（潜在的に）、後から修正可能
アキラ：「すごい！良いことづくめに聞こえます。でも、デメリットや難しさもありますよね？例えば、テキストって画像と違って連続的じゃなく離散的（単語や記号の集まり）ですよね…。ノイズを加えるとかってどうやるんでしょう？」
サラ：「いい質問ね。そう、テキストへのDiffusionには課題があったの。画像ならノイズをちょっと足す＝少しボヤけさせる、って連続的にできるけど、テキストは単語をめちゃくちゃに入れ替えたりマスクしたりするしかない。離散データのDiffusionって難しくて、しばらく研究者も悩んでいたわ。」
サラは一旦話を区切り、ノートPCで関連論文を開きながら続けました。
サラ：「最近になって、その問題にマスクを使ったDiffusionという解決策が登場したの。例えばLLaDAというモデルでは、文章中の文字や単語をランダムにマスク（隠す）して、それを当てるタスクを何段階も繰り返すことで最終的な文章を得ているわ。最初はほぼ全部マスクされた状態（何も見えない文章）から始めて、一部ずつ穴埋めしていくイメージね。うまく学習させれば、それでちゃんと意味の通る文章が復元できる。」
アキラ：「マスクを使って徐々に文章を浮かび上がらせる…なんだか推理ゲームみたいで面白いですね！でも学習となると複雑そうです。」
サラ：「ええ、学習は大変よ。Diffusionモデルは複数のステップを通して正しい文章を生成するよう訓練しなきゃいけないから、通常の言語モデル以上に工夫が要るわ。でもその分、学習がうまくいけば新しい能力が得られる可能性もあるの。」
サラは優しくほほ笑みながら、次はその「新しい能力」について話すことにしました。
応用例と最新動向：LLaDAやMercuryの登場
アキラ：「Diffusionを使った言語モデル、理屈は分かってきました。でも実際にそんなモデルは存在するんですか？研究段階とか、具体的なプロジェクト名があれば教えてほしいです！」
アキラの目は好奇心で輝いています。サラは頷き、最近話題になったプロジェクトを紹介し始めました。
サラ：「まず紹介したいのは、さっき名前を出したLLaDA（ラーダ）よ。2025年に発表されたばかりの研究で、Large Language Diffusion with Maskingの略称ね。これは8億近いパラメータ…じゃなくて、80億（8B）ものパラメータを持つ大きなDiffusion言語モデルなの。 ([2502.09992] Large Language Diffusion Models) 実験では、同じサイズの従来型モデル（例えばMeta社のLLaMAというTransformerモデル）に匹敵する性能を示したの。 ([2502.09992] Large Language Diffusion Models)」
サラは論文の一部を指差しました。そこには「LLaDA 8Bは強力なLLM（例えばLLaMA3 8B）に匹敵する性能を示した」と書かれています ([2502.09992] Large Language Diffusion Models)。アキラはそれを見て目を丸くしました。
アキラ：「本当だ…従来のモデルに負けてない！Diffusionでもそんな大規模モデルが動くんですね。」
サラ：「そうなの。そして面白いことに、LLaDAは一度にすべてのマスクを推測するという方法で、文章の逆順に読むような特殊なお題でも既存モデルより上手くできた例が報告されているわ。例えば逆さまの詩を完成させるとか、普通の順番でしか学習していないモデルには苦手な課題ね。Diffusionモデルはそういう場合でも力を発揮できる可能性があるってこと。 ([2502.09992] Large Language Diffusion Models)」
アキラ：「へえ、順番に縛られないから逆順のタスクにも強いとか…確かにDiffusionならではですね！」
アキラはすっかり感心した様子です。サラは続けてもう一つの例を挙げました。
サラ：「もう一つはMercury（マーキュリー）よ。こちらはスタートアップ企業のInception Labsが開発した、世界初の商用規模のDiffusionベース大規模言語モデル(dLLM)と言われているわ (Diffusion Models Enter the Large Language Arena as Inception Labs Unveils Mercury)。特にMercury Coderという、プログラミングコード生成に特化したモデルが公開されて話題になったの。」
アキラ：「商用規模！それはすごい。本当に実用レベルで動くDiffusionのLLMがもうあるんですね。どんな風に話題になったんですか？」
サラ：「一番のポイントは速度よ。Mercuryは従来のどんな高速LLMよりもさらに5倍から10倍も速くテキストを生成できると発表されたの。 (Diffusion Models Enter the Large Language Arena as Inception Labs Unveils Mercury) 例えば通常のモデルは1秒間にせいぜい200トークン（単語や記号の単位）くらいしか出せないのに、Mercuryは1秒で1000トークン以上も生成できたというの。 (Diffusion Models Enter the Large Language Arena as Inception Labs Unveils Mercury) これは従来の約10倍速いし、特別なハードウェアを使わず普通のGPUで達成したから驚きだわ。」
サラの言葉に合わせて、アキラは頭の中で速度の比較をイメージします。1秒間に200文字 vs 1000文字以上という差に、思わず「そんなに違うんですか！」と声を上げました。
アキラ：「1000トークンって…人間がタイプするより速いですね。それでいてちゃんと品質も保てるんですか？」
サラ：「品質もなかなか良いそうよ。特にMercury Coderはコード生成で、高速化したのに既存の優れたモデルと同等の精度を達成したって。 (Diffusion Models Enter the Large Language Arena as Inception Labs Unveils Mercury) 実際、あるベンチマークではOpenAIの高速版GPT（GPT-4o Mini）やAnthropic社のClaude 3.5といったモデルを上回るスコアを出したという話もあるわ (Diffusion Models Enter the Large Language Arena as Inception Labs Unveils Mercury)。つまり速いだけじゃなく、賢さも十分ということね。」
アキラ：「すごい…Diffusionモデル、侮れないですね。研究段階だけじゃなくて、もう企業が製品化しているとは。」
サラ：「ええ。そして面白いのは、AI業界の大物たちもこの動向に注目している点よ。例えばAI研究者のアンドリュー・ング氏も『長らくテキストでは難しいと言われたDiffusionモデルが新たな段階に入った』とコメントしていたわ (Diffusion Models Enter the Large Language Arena as Inception Labs Unveils Mercury)。“全文を一度に粗から細へ生成する新しい試みだ”ってね。皆が『Transformer一強』だと思っていたところに新風を吹き込んだから、業界でも話題なの。」
アキラはサラの話す最先端の例に胸を躍らせています。自分が知らなかった世界がどんどん広がっていくようです。
今後の展望：Diffusionがもたらす未来
窓の外を見ると夕日が差し込み始めていました。アキラは今日学んだことを整理しながら、最後の質問をします。
アキラ：「今日はDiffusionを使った言語モデルについて本当に色々教えてもらいました。最後に、これからの未来について聞かせてください！Diffusionは今後のAIアーキテクチャにどんな影響を与えると思いますか？」
サラは少し考えてから、ゆっくりと答えました。
サラ：「そうね…。まず、可能性が大きく広がったことは確かだわ。今まで言語モデルといえばTransformerによる自己回帰型が主流で、『文章は一語ずつ生成するもの』という前提があった。でもLLaDAやMercuryの登場で、その常識が覆り始めている。 ([2502.09992] Large Language Diffusion Models) (Diffusion Models Enter the Large Language Arena as Inception Labs Unveils Mercury) Diffusionモデルが有力な選択肢になったことで、研究者たちは新しいアーキテクチャや手法をどんどん試すでしょうね。」
アキラ：「ということは、将来的にはTransformerじゃない言語モデルも増えるかもしれない？」
サラ：「ええ、拡散モデルベースのLLMが増えていく可能性はあるわ。さらに面白いのは、ハイブリッドなアプローチも考えられることよ。例えば基本はTransformerで逐次生成しつつ、Diffusion的な後処理で文章の質を高めるとか、逆にDiffusionで大まかに生成してTransformerで微調整するとか…。お互いの長所を組み合わせる研究も出てくるかもしれないわね。」
アキラ：「なるほど、二つのアプローチが協力するわけですね！そうすればより速く、より賢いモデルができそうです。」
サラ：「その通り。さらに、Diffusionモデルの高速生成が当たり前になれば、長い文章やリアルタイム応答が必要な応用分野――例えば小説の自動執筆支援とか、大規模なチャットボット対話、プログラミング支援なんかも低遅延で実現できるようになるでしょう。 (Diffusion Models Enter the Large Language Arena as Inception Labs Unveils Mercury) そうなればAIが活躍できる場面は今よりもっと増えるはずよ。」
サラの言葉に、アキラは未来の光景を思い浮かべました。高速で文章を生み出すAIが、まるで人間の相棒のようにリアルタイムで対話したり、一緒に文章を書き上げたりしてくれる姿です。
アキラ：「ワクワクしますね…！Diffusionがそんな未来を連れてくるなんて。Transformerが王様だったAIの世界に、新しい風が吹いた感じですね。」
サラ：「ええ。もちろん、Transformer自体もこれから改良が進むし、Diffusionにもまだ課題はあるから、すぐに全部が入れ替わるわけではないけれど…選択肢が増えた意義は大きいわ。競争や新発想で、結果的により良いAIが生まれていくでしょうね。」
夕暮れの図書館で、二人はしばし未来のAIについて語り合いました。アキラは最初はDiffusionという言葉に戸惑っていましたが、今ではその概念がすっかり腑に落ち、自分もこの新分野を学んでみたいという意欲が湧いてきました。
最後に本を閉じながら、アキラは言います。
アキラ：「サラさん、今日は本当にありがとうございました！Diffusionを使った大規模言語モデルのこと、すごくよく分かりました。なんだか僕もこの先の研究に参加したくなっちゃいました。」
サラ：「どういたしまして。こちらこそ、熱心に聞いてくれて嬉しかったわ。AIの世界は次々と新しい物語が生まれるから、ぜひアキラもチャレンジしてみてね。」
こうして、アキラとサラのDiffusion物語は幕を閉じました。しかしこれはAI研究の新たな幕開けでもあります。今日の学びを胸に、アキラは図書館を後にしました。夕空には希望の光が差し、彼の背中を押しているようでした。
※この物語は、Diffusionモデルを大規模言語モデルに応用する最先端の動向を初心者にも理解できるように解説したフィクションです。 ([2502.09992] Large Language Diffusion Models) (Diffusion Models Enter the Large Language Arena as Inception Labs Unveils Mercury) (Diffusion Models Enter the Large Language Arena as Inception Labs Unveils Mercury)記載された内容は2025年時点での研究や報道に基づいています。今後の技術の発展により状況が変わる可能性がありますが、Diffusionモデルがもたらす革新の物語は、これからも続いていくでしょう。