LLaDA는 AR(Autoregressive) 기반 언어모델의 한계를 극복하기 위해 Diffusion 모델을 언어 생성에 적용한 새로운 접근법입니다. AR 모델이 가지는 노출 편향, 길이 편향, 장기 의존 실패 문제를 개선하기 위해 Diffusion 모델의 반복 정제 방식을 활용해 문장 전체를 점진적으로 디노이징하며 일관성과 정확성을 높입니다. 초기 단계 연구임에도 수학적 문제 해결과 Reversal generation에서 강점을 보였으며, 해당 접근법은 향후 NLP 및 다중 모달 연구에서 많은 가능성을 보여줍니다.