Dream 7B

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Dream 7B est un modèle de langage de diffusion révolutionnaire de 7 milliards de paramètres qui égale ou dépasse les modèles autorégressifs de premier plan tout en offrant des capacités de planification supérieures et des capacités d'inférence flexibles.
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Informations sur le produit

Mis à jour:May 16, 2025

Tendances du trafic mensuel de Dream 7B

Dream 7B a reçu 13.7k visites le mois dernier, démontrant une Croissance significative de 1843%. Selon notre analyse, cette tendance s'aligne avec la dynamique typique du marché dans le secteur des outils d'IA.
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Qu'est-ce que Dream 7B

Dream 7B, développé conjointement par l'Université de Hong Kong et le laboratoire Huawei Noah's Ark, représente le modèle de langage de diffusion ouvert le plus puissant à ce jour. Sorti en 2025, il est entraîné sur 580 milliards de tokens provenant de divers ensembles de données, notamment Dolma v1.7, OpenCoder et DCLM-Baseline. Le modèle est disponible en deux versions : un modèle de base (Dream-v0-Base-7B) et un modèle d'instruction affiné supervisé (Dream-v0-Instruct-7B), tous deux ouvertement disponibles pour la communauté de recherche.

Caractéristiques principales de Dream 7B

Dream 7B est un modèle de langage de diffusion open source révolutionnaire développé par HKU NLP et Huawei Noah's Ark Lab, doté de 7 milliards de paramètres. Il représente une rupture significative avec les modèles autorégressifs traditionnels en utilisant la modélisation de diffusion discrète, permettant la génération parallèle de jetons et la compréhension bidirectionnelle du contexte. Le modèle démontre des performances compétitives comparables aux principaux modèles autorégressifs dans les tâches générales, les mathématiques et le codage, tout en offrant des avantages uniques en termes de capacités de planification et de capacités d'inférence flexibles.
Modélisation contextuelle bidirectionnelle: Permet une intégration plus riche des informations provenant des deux directions lors de la génération de texte, améliorant la cohérence globale du contenu généré
Contrôle flexible de la génération: Prend en charge divers modes de génération, y compris la complétion, le remplissage et la génération d'ordre arbitraire grâce à son processus d'affinage itératif
Compromis qualité-vitesse: Offre des étapes d'inférence réglables permettant aux utilisateurs d'équilibrer la vitesse de génération et la qualité de la sortie en fonction de leurs besoins
Replanification du bruit au niveau du jeton adaptative au contexte: Ajuste dynamiquement les niveaux de bruit pour les jetons individuels en fonction des informations contextuelles, améliorant ainsi la précision de la génération

Cas d'utilisation de Dream 7B

Résolution de problèmes complexes: Particulièrement efficace pour les tâches nécessitant de multiples contraintes ou des objectifs spécifiques, telles que la résolution de Sudoku et le raisonnement mathématique
Génération de code: Capable de générer et de compléter des extraits de code avec de solides performances comparables aux modèles de codage spécialisés
Complétion et édition de texte: Les capacités flexibles de génération de texte le rendent adapté à diverses tâches de création et d'édition de contenu, avec la possibilité de combler les lacunes ou de compléter le contenu partiel

Avantages

Capacités de planification supérieures à celles des modèles autorégressifs de taille similaire
Options d'inférence flexibles avec ordre de génération contrôlable
Performances compétitives dans les tâches générales, mathématiques et de codage

Inconvénients

Nécessite un réglage minutieux du taux d'apprentissage pendant l'entraînement
Intensité de calcul pendant l'entraînement (nécessite 96 GPU NVIDIA H800)
Nécessite encore plus d'exploration dans les techniques de post-formation

Comment utiliser Dream 7B

Installer les dépendances requises: Installer PyTorch et la bibliothèque Transformers de Hugging Face
Importer les bibliothèques nécessaires: Importer les bibliothèques torch et transformers : import torch from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
Charger le modèle: Charger soit le modèle de base 'Dream-org/Dream-v0-Base-7B' soit le modèle d'instruction affiné '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)
Déplacer le modèle vers le GPU et le définir en mode eval: model = model.to(\'cuda\').eval()
Préparer l'entrée: Formater votre entrée sous forme de liste de messages : messages = [{\'role\': \'user\', \'content\': \'Votre invite ici\'}]
Tokeniser l'entrée: inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors=\'pt\', return_dict=True, add_generation_prompt=True)
Générer la sortie: Le modèle prend en charge des modes de génération flexibles, notamment la complétion, le remplissage et l'ordre de génération contrôlé. Vous pouvez ajuster les étapes de diffusion pour arbitrer entre la qualité et la vitesse.
Facultatif : Ajuster les paramètres d'inférence: Vous pouvez personnaliser la génération en ajustant des paramètres tels que le nombre d'étapes de diffusion - moins d'étapes pour des résultats plus rapides mais plus grossiers, plus d'étapes pour des sorties de meilleure qualité

FAQ de Dream 7B

Dream 7B est le modèle de langage de diffusion ouvert le plus puissant à ce jour, développé conjointement par l'Université de Hong Kong et le laboratoire Noah's Ark de Huawei. Il s'agit d'un modèle de 7 milliards de paramètres qui égale ou dépasse les modèles de langage autorégressifs de premier plan de taille similaire en termes de capacités générales, mathématiques et de codage.

Analyses du site web de Dream 7B

Trafic et classements de Dream 7B
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58.53%
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Principales régions de 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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