Dream 7B

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O Dream 7B é um modelo de linguagem de difusão inovador de 7 bilhões de parâmetros que corresponde ou excede os modelos autorregressivos de primeira linha, ao mesmo tempo em que oferece habilidades de planejamento superiores e recursos de inferência flexíveis.
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Dream 7B

Informações do Produto

Atualizado:May 16, 2025

Tendências de Tráfego Mensal do Dream 7B

Dream 7B recebeu 13.7k visitas no mês passado, demonstrando um Crescimento Significativo de 1843%. Com base em nossa análise, essa tendência está alinhada com a dinâmica típica do mercado no setor de ferramentas de IA.
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O que é Dream 7B

O Dream 7B, desenvolvido em conjunto pela Universidade de Hong Kong e pelo Huawei Noah's Ark Lab, representa o modelo de linguagem grande de difusão aberto mais poderoso até o momento. Lançado em 2025, ele é treinado em 580 bilhões de tokens de diversos conjuntos de dados, incluindo Dolma v1.7, OpenCoder e DCLM-Baseline. O modelo vem em duas versões: um modelo base (Dream-v0-Base-7B) e um modelo de instrução supervisionado e ajustado (Dream-v0-Instruct-7B), ambos abertamente disponíveis para a comunidade de pesquisa.

Principais Recursos do Dream 7B

O Dream 7B é um modelo de linguagem grande de difusão de código aberto inovador desenvolvido pelo HKU NLP e pelo Huawei Noah\'s Ark Lab, apresentando 7 bilhões de parâmetros. Representa um afastamento significativo dos modelos auto-regressivos tradicionais, utilizando modelagem de difusão discreta, permitindo geração paralela de tokens e compreensão de contexto bidirecional. O modelo demonstra desempenho competitivo comparável aos principais modelos auto-regressivos em tarefas gerais, matemática e codificação, ao mesmo tempo que oferece vantagens únicas em habilidades de planejamento e capacidades de inferência flexíveis.
Modelagem Contextual Bidirecional: Permite uma integração mais rica de informações de ambas as direções durante a geração de texto, melhorando a coerência global em todo o conteúdo gerado
Controle de Geração Flexível: Suporta vários modos de geração, incluindo conclusão, preenchimento e geração de ordem arbitrária através do seu processo de refinamento iterativo
Compromisso Qualidade-Velocidade: Oferece etapas de inferência ajustáveis, permitindo aos usuários equilibrar entre velocidade de geração e qualidade de saída com base em suas necessidades
Remarcação de Ruído em Nível de Token Adaptável ao Contexto: Ajusta dinamicamente os níveis de ruído para tokens individuais com base em informações contextuais, melhorando a precisão da geração

Casos de Uso do Dream 7B

Resolução de Problemas Complexos: Particularmente eficaz para tarefas que exigem múltiplas restrições ou objetivos específicos, como resolução de Sudoku e raciocínio matemático
Geração de Código: Capaz de gerar e completar trechos de código com forte desempenho comparável a modelos de codificação especializados
Conclusão e Edição de Texto: As capacidades flexíveis de geração de texto tornam-no adequado para várias tarefas de criação e edição de conteúdo, com capacidade de preencher lacunas ou completar conteúdo parcial

Vantagens

Capacidades de planejamento superiores em comparação com modelos auto-regressivos de tamanho semelhante
Opções de inferência flexíveis com ordem de geração controlável
Desempenho competitivo em tarefas gerais, matemáticas e de codificação

Desvantagens

Requer ajuste cuidadoso da taxa de aprendizado durante o treinamento
Intensidade computacional durante o treinamento (requer 96 GPUs NVIDIA H800)
Ainda precisa de mais exploração em técnicas de pós-treinamento

Como Usar o Dream 7B

Instale as dependências necessárias: Instale as bibliotecas PyTorch e Transformers do Hugging Face
Importe as bibliotecas necessárias: Importe as bibliotecas torch e transformers: import torch from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
Carregue o modelo: Carregue o modelo base 'Dream-org/Dream-v0-Base-7B' ou o modelo ajustado para instrução 'Dream-org/Dream-v0-Instruct-7B': model_path = 'Dream-org/Dream-v0-Instruct-7B' model = AutoModel.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
Mova o modelo para a GPU e defina para o modo de avaliação: model = model.to('cuda').eval()
Prepare a entrada: Formate sua entrada como uma lista de mensagens: messages = [{'role': 'user', 'content': 'Sua solicitação aqui'}]
Tokenize a entrada: inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors='pt', return_dict=True, add_generation_prompt=True)
Gere a saída: O modelo oferece suporte a modos de geração flexíveis, incluindo preenchimento, inserção e ordem de geração controlada. Você pode ajustar as etapas de difusão para equilibrar qualidade e velocidade.
Opcional: Ajuste os parâmetros de inferência: Você pode personalizar a geração ajustando parâmetros como o número de etapas de difusão - menos etapas para resultados mais rápidos, mas mais grosseiros, mais etapas para saídas de maior qualidade

Perguntas Frequentes do Dream 7B

O Dream 7B é o modelo de linguagem grande de difusão aberta mais poderoso até o momento, desenvolvido em conjunto pela Universidade de Hong Kong e pelo Laboratório Arca de Noé da Huawei. É um modelo de 7B parâmetros que corresponde ou excede os modelos de linguagem autorregressivos de alto nível de tamanho semelhante em habilidades gerais, matemáticas e de codificação.

Análises do Site Dream 7B

Tráfego e Classificações do Dream 7B
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#1756047
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-
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Tendências de Tráfego: Feb 2025-Apr 2025
Insights dos Usuários do Dream 7B
00:01:31
Duração Média da Visita
1.33
Páginas por Visita
58.53%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do Dream 7B

  1. US: 83.06%

  2. IN: 7.96%

  3. TR: 2.34%

  4. CA: 2.22%

  5. VN: 1.59%

  6. Others: 2.83%

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