Googleが画期的なテキスト拡散技術を発表！
気づいていないかもしれませんが、Google DeepMindはI/O 2025で画期的な実験的モデル「Gemini Diffusion」を発表しました！
拡散（diffusion）技術をテキスト生成に応用する全く新しい試みです！
これは意義深い技術的ブレイクスルーとなるかもしれません。
拡散モデルは画像生成の分野（Stable Diffusion、DALL-Eなど）ですでにその強力な能力を証明していますが、これを純粋なテキスト生成に応用することは、従来の言語モデルのパラダイムに対する重大な挑戦と言えます。
なぜそんなに速いのか？
従来の自己回帰型言語モデル（GPT-4、Claudeなど）は、人間が文章を書く過程と同様に、左から右へ順次各トークンを生成します。
つまり、モデルがトークンを一つ生成するたびに、まずその左側にあるすべてのトークンを取得し、それから現在のすべてのトークンをニューラルネットワークに送り込み、予測によって次のトークンを得る必要があります。
一方、Gemini Diffusionは全く異なる方法を採用しています。これはトークンを一つずつ生成するのではなく、まずテキスト全体を「ノイズ」として初期化し、その後複数回の反復を通じてこれらのノイズを徐々に「浄化」し、最終的に意味のある完全なテキストを形成します。
この方法は顕著なパフォーマンス向上をもたらしました。公式テストデータによると、Gemini Diffusionは毎秒約1500トークンを生成できます！
既存のGemini 2.0 Flash-Liteモデルよりも実に5倍速いです！
核となる能力
Google DeepMindの技術紹介によると、Gemini Diffusionは3つの主要な利点を備えています。
超高速応答速度：Googleの既存の最速モデルよりも著しく速い
高いテキスト一貫性：一度にテキストのまとまりを生成でき、一つずつ生成するのではない
反復的な自己修正：生成プロセス中にエラー訂正を行い、出力の一貫性を確保する
特に、高い論理的一貫性と複数回の検証が必要なプログラミングや数学のようなタスクにおいて、拡散モデルは明らかな優位性を示しています。
@amirkdevは興味深い質問を投げかけました：
「プログラミングに関して、どの括弧スタイルが最適か、モデル自身と議論することはないのだろうか？」
これはユーモラスでありながら洞察に満ちた質問です。並列生成の特性により、拡散モデルは複数回の反復ステップでコードスニペット全体をグローバルに最適化でき、一貫したコーディングスタイルを維持することも含みます。
同等の性能、しかし稲妻のような速さ
注目すべきは、Gemini Diffusionが全く新しい生成メカニズムを採用しているにもかかわらず、標準ベンチマークでのGemini 2.0 Flash-Liteとの性能は非常に近いことです。
ベンチマーク
Gemini Diffusion
Gemini 2.0 Flash-Lite
LiveCodeBench (v6)
30.9%
28.5%
BigCodeBench
45.4%
45.8%
HumanEval
89.6%
90.2%
AIME 2025
23.3%
20.0%
注：両者の性能は同等ですが、Gemini Diffusionは最大5倍の速度優位性を持っています！
公式は詳細なベンチマーク結果を提供しています：
データは、Gemini Diffusionがほとんどの指標でGemini 2.0 Flash-Liteと同等の性能を示し、AIME 2025（数学）テストではわずかに優位であることを示しています。
速度突破の技術原理
ネットユーザーの@karthik_dulamも、「なぜ拡散言語モデルが桁違いに速いのか？」と興味津々に質問しました。
では、なぜ拡散モデルはテキスト生成の分野で桁違いの速度向上を実現できるのでしょうか？
分析によると、これには4つの核となる技術的な「加速メカニズム」が関わっています：
1. 並列デコーディングアーキテクチャ
自己回帰型モデル：トークンを順次生成する必要があり、次のトークンは前のトークンの完了に依存します。
拡散モデル：文全体を同時に処理し、すべての位置でノイズ除去を並列に行います。
@itsArmanjは推測的な分析を示しました：
「教えてほしい：Transformerに2かける3を計算させたら、2*3=と推論して、次のトークンが6になる。拡散モデルは2*3を形成する前にどうやって6を出すの？」
実際、拡散モデルは順次推論に依存せず、複数回の反復でシーケンス全体を最適化します。
まずノイズを含む「候補回答」を生成し、その後多段階のノイズ除去プロセスを通じて、式全体と回答の数学的一貫性を確保します。
2. 調整可能な反復ステップ数
Gemini Diffusionは高品質なテキストを生成するために約12ステップの反復しか必要としませんが、自己回帰型モデルが1000トークンを含む段落を処理するには1000回の順次処理が必要です。
3. 効率的な演算子融合
拡散モデルは単方向アテンションではなく双方向アテンションメカニズムを採用しており、KV-cacheを維持する必要がなく、GPU/TPUの並列計算アーキテクチャを最大限に活用するのに適しています。
@LeeLeepenkmanは次のように述べています：
「我々は再び拡散器とDITブロックの路線に戻ってきました。以前はみんな自己回帰型の画像生成を試していましたが、4oimageがこの方法を採用していたためです。しかし、深く考えたり実際に試してみると、この方法が非常に遅いことがわかります。拡散モデルを大規模に拡張することで、リアルな照明を実現するように、このような論理とテキストの精度を達成できるかもしれません。」
大規模な拡張を通じて、拡散モデルは自己回帰型モデルと同じ論理推論能力と精度を達成できる可能性があり、同時にその顕著な速度優位性を維持できます。
4. 計算リソースの最適化
拡散モデルは最終ステップでのみ出力を語彙にマッピングするため、計算オーバーヘッドを大幅に削減します。
技術ロードマップの比較：拡散と自己回帰のパラダイムの争い
側面
拡散言語モデル
自己回帰Transformer
生成プロセス
並列：文全体をノイズとして初期化し、反復的にノイズ除去
逐次：トークンを一つずつ順次生成
遅延
約12ステップの反復、シーケンス長にほぼ依存しない
シーケンス長に線形に増加
制御可能性
勾配ベースの最適化により、精密な制御が容易
主にRLHFとプロンプトエンジニアリングに依存
成熟度
実験段階、まだ検証が必要
技術的に成熟しており、広く応用されている
@TendiesOfWisdomは示唆に富む類推を提示しました：
「SF映画『アライバル』のエイリアンの文字 = 新しい拡散言語モデル？彼らの円形文字は一度に完全な概念を伝え、これらのモデルは並列に反復して一貫性を達成し、段階的なトークン生成を放棄している。非線形思考とAIの次なる波が出会う。」
この比喩はなかなか興味深いものです。SF映画『アライバル』に登場するエイリアンの円形文字は一度に完全な概念を表現でき、拡散言語モデルも「非線形」な方法でコンテンツ全体を同期的に生成します。
クロスモーダル統一の技術トレンド
注目すべきは、Googleが拡散技術をテキスト（Gemini Diffusion）、画像（Imagen 4）、動画（Veo 3）の3つの主要領域に統一して適用していることです。これは明らかに、拡散技術に基づく全モーダルAIエコシステムを構築していることを示しています。
GoogleはまだGemini Diffusionの詳細な技術論文を発表しておらず、簡単な製品紹介リンクのみを提供しています：
https://deepmind.google/models/gemini-diffusion/
しかし、これ以前にもDiffusion-LM（Stanford, 2022）やd1（UCLA & Meta, 2025）といった関連する技術経路の研究があります。
現在、Gemini Diffusionは限られたパートナーにのみテストが開放されていますが、Googleは研究者や開発者向けにウェイティングリストの登録を開始しています。
私はすでにウェイティングリストに並んでいます。リンクはこちらです：
https://docs.google.com/forms/u/0/d/e/1FAIpQLSdsxa-YU25JIPJGmu-pySJEYeTy6lwbdZAzxlZ11x3GPj6DhA/formResponse
今回のGemini Diffusionは、単なる速度向上だけでなく、生成パラダイムの根本的な変革を示すものかもしれません。
これは、興味深い実験対象となるでしょう。
そして、テキスト生成分野における拡散モデルの応用開始に伴い、我々はAI生成技術の新たな革命的転換期を目の当たりにしているのかもしれません。
👇
👇
👇
さらに、私はAIを使ってインターネット上のAIニュースを収集し、AIで選択、レビュー、翻訳、要約したものを「AGI Hunt」というナレッジプラネットで公開しています。
これは情報のみで感情のないAIニュースフィードです（推奨フィードではなく、講座販売でもなく、説教でもなく、人間としての生き方を教えるものでもなく、情報のみを提供します）。
ご参加をお待ちしております！また、グループに参加して2000人以上のメンバーと交流することも歓迎します。