تبدو DLLMs واعدة ... لكن التوليد الموازي ليس ممكنا دائما يمكن أن تولد LLMs المستندة إلى الانتشار العديد من الرموز المميزة في مواضع مختلفة في وقت واحد ، بينما تولد معظم LLMs ذاتية الانحدار الرموز المميزة واحدا تلو الآخر. هذا يجعل LLMs القائمة على الانتشار جذابة للغاية عندما نحتاج إلى توليد سريع مع حوسبة أقل. السؤال الكبير هو ... هل التوليد المتوازي ممكن دون فقدان دقة النمذجة؟ الإجابة لا. هناك حدود أساسية على مقدار التوازي الذي يمكننا تحقيقه. ضع في اعتبارك هذا المثال: "اختر مدينة واحدة بشكل موحد بشكل عشوائي من المدن الأربع التالية: نيويورك أو نيو أورلينز أو مكسيكو سيتي أو بنما سيتي." ثم P (Y₁ = جديد ، Y₂ = يورك) = 1/4 ، P (Y₁ = جديد ، Y₂ = أورليانز) = 1/4 ، وهكذا. وبالتالي ، P (Y₁ = جديد) = 1/2 ، P (Y₂ = مدينة) = 1/2. إذا اخترت إنشاء Y₁ و Y₂ بالتوازي ، بغض النظر عن خوارزمية فك التشفير التي تستخدمها ... محكوم عليك بتجربة "مدينة جديدة". لا يمكن لأي من DLLMs اليوم إنشاء هاتين الكلمتين بشكل صحيح دون التخلي عن التوازي. ----- لماذا هذا هو الحال؟...