디퓨전 LLM (Diffusion LLM)

디퓨전 LLM은 기존 언어모델이 단어를 한 개씩 순서대로 생성하는 것과 달리, 이미지 디퓨전 모델처럼 전체 문장을 노이즈 상태에서 점차 다듬어가며 여러 부분을 동시에 생성하는 언어모델이다. 이론적으로는 병렬 처리 덕분에 더 빠른 생성 속도를 낼 수 있다.

생성 속도가 중요한 실험적 응용에서 시도되고 있는 기술로, 아직은 연구나 초기 제품 단계에서 주로 다뤄진다.

품질과 안정성이 충분히 검증된 방식이 필요한 프로덕션 서비스에는 아직 기존 자기회귀 방식이 더 안전한 선택이다.

직접 연결되진 않지만, Claude Code가 쓰는 모델도 결국 자기회귀 방식이라는 점에서 디퓨전 LLM은 그 대안적 접근을 이해하는 데 참고가 된다.

2025~2026년 여러 연구실과 스타트업이 이 방식을 실험하고 있지만, 아직 기존 자기회귀 방식만큼 검증되지는 않은 초기 단계 기술이다.