Dream 7B
Dream 7B adalah model bahasa difusi 7 miliar parameter yang inovatif yang cocok atau melampaui model autoregresif tingkat atas sambil menawarkan kemampuan perencanaan yang superior dan kemampuan inferensi yang fleksibel.
https://hkunlp.github.io/blog/2025/dream?ref=aipure&utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:May 16, 2025
Tren Traffic Bulanan Dream 7B
Dream 7B menerima 13.7k kunjungan bulan lalu, menunjukkan Pertumbuhan Signifikan sebesar 1843%. Berdasarkan analisis kami, tren ini sejalan dengan dinamika pasar yang umum di sektor alat AI.
Lihat riwayat trafficApa itu Dream 7B
Dream 7B, yang dikembangkan bersama oleh Universitas Hong Kong dan Laboratorium Bahtera Nuh Huawei, mewakili model bahasa besar difusi terbuka paling kuat hingga saat ini. Dirilis pada tahun 2025, ia dilatih pada 580 miliar token dari berbagai dataset termasuk Dolma v1.7, OpenCoder, dan DCLM-Baseline. Model ini hadir dalam dua versi: model dasar (Dream-v0-Base-7B) dan model instruksi yang disesuaikan dengan pengawasan (Dream-v0-Instruct-7B), keduanya tersedia secara terbuka untuk komunitas riset.
Fitur Utama Dream 7B
Dream 7B adalah model bahasa besar difusi sumber terbuka inovatif yang dikembangkan oleh HKU NLP dan Huawei Noah\'s Ark Lab, menampilkan 7 miliar parameter. Ini mewakili perbedaan signifikan dari model autoregresif tradisional dengan menggunakan pemodelan difusi diskrit, memungkinkan pembuatan token paralel dan pemahaman konteks dua arah. Model ini menunjukkan kinerja kompetitif yang sebanding dengan model autoregresif terkemuka dalam tugas umum, matematika, dan pengkodean, sambil menawarkan keunggulan unik dalam kemampuan perencanaan dan kemampuan inferensi yang fleksibel.
Pemodelan Kontekstual Dua Arah: Memungkinkan integrasi informasi yang lebih kaya dari kedua arah selama pembuatan teks, meningkatkan koherensi global di seluruh konten yang dihasilkan
Kontrol Pembuatan Fleksibel: Mendukung berbagai mode pembuatan termasuk penyelesaian, pengisian, dan pembuatan urutan arbitrer melalui proses pemurnian berulang
Trade-off Kualitas-Kecepatan: Menawarkan langkah-langkah inferensi yang dapat disesuaikan yang memungkinkan pengguna untuk menyeimbangkan antara kecepatan pembuatan dan kualitas keluaran berdasarkan kebutuhan mereka
Penjadwalan Ulang Kebisingan Tingkat Token Adaptif Konteks: Secara dinamis menyesuaikan tingkat kebisingan untuk token individual berdasarkan informasi kontekstual, meningkatkan akurasi pembuatan
Kasus Penggunaan Dream 7B
Pemecahan Masalah Kompleks: Sangat efektif untuk tugas yang membutuhkan banyak batasan atau tujuan tertentu, seperti pemecahan Sudoku dan penalaran matematis
Pembuatan Kode: Mampu menghasilkan dan menyelesaikan cuplikan kode dengan kinerja kuat yang sebanding dengan model pengkodean khusus
Penyelesaian dan Pengeditan Teks: Kemampuan pembuatan teks yang fleksibel membuatnya cocok untuk berbagai tugas pembuatan dan pengeditan konten, dengan kemampuan untuk mengisi celah atau menyelesaikan konten parsial
Kelebihan
Kemampuan perencanaan yang lebih unggul dibandingkan dengan model autoregresif berukuran serupa
Opsi inferensi fleksibel dengan urutan pembuatan yang dapat dikontrol
Kinerja kompetitif di seluruh tugas umum, matematika, dan pengkodean
Kekurangan
Membutuhkan penyetelan laju pembelajaran yang cermat selama pelatihan
Intensitas komputasi selama pelatihan (membutuhkan 96 GPU NVIDIA H800)
Masih membutuhkan lebih banyak eksplorasi dalam teknik pasca-pelatihan
Cara Menggunakan Dream 7B
Instal dependensi yang diperlukan: Instal pustaka PyTorch dan Transformers dari Hugging Face
Impor pustaka yang diperlukan: Impor pustaka torch dan transformers:
import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
Muat model: Muat model dasar 'Dream-org/Dream-v0-Base-7B' atau model yang disetel instruksi '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)
Pindahkan model ke GPU dan atur ke mode evaluasi: model = model.to('cuda').eval()
Siapkan input: Format input Anda sebagai daftar pesan:
messages = [{'role': 'user', 'content': 'Prompt Anda di sini'}]
Tokenisasi input: inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors='pt', return_dict=True, add_generation_prompt=True)
Hasilkan output: Model ini mendukung mode pembuatan fleksibel termasuk penyelesaian, pengisian, dan urutan pembuatan yang terkontrol. Anda dapat menyesuaikan langkah-langkah difusi untuk menyeimbangkan antara kualitas dan kecepatan.
Opsional: Sesuaikan parameter inferensi: Anda dapat menyesuaikan pembuatan dengan menyesuaikan parameter seperti jumlah langkah difusi - lebih sedikit langkah untuk hasil yang lebih cepat tetapi lebih kasar, lebih banyak langkah untuk output berkualitas lebih tinggi
FAQ Dream 7B
Dream 7B adalah model bahasa besar difusi terbuka paling kuat hingga saat ini, yang dikembangkan bersama oleh The University of Hong Kong dan Huawei Noah's Ark Lab. Ini adalah model parameter 7B yang sesuai atau melampaui model bahasa Autoregressive tingkat atas dengan ukuran serupa dalam kemampuan umum, matematika, dan pengkodean.
Artikel Populer
5 Generator Karakter NSFW Terbaik di Tahun 2025
May 29, 2025
Google Veo 3: Generator Video AI Pertama yang Mendukung Audio Secara Native
May 28, 2025
5 Chatbot Pacar AI NSFW Gratis Terbaik yang Perlu Anda Coba—Ulasan Nyata AIPURE
May 27, 2025
SweetAI Chat vs CrushOn.AI: Pertarungan Utama Pacar AI NSFW di Tahun 2025
May 27, 2025
Analitik Situs Web Dream 7B
Lalu Lintas & Peringkat Dream 7B
13.7K
Kunjungan Bulanan
#1756047
Peringkat Global
-
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: Feb 2025-Apr 2025
Wawasan Pengguna Dream 7B
00:01:31
Rata-rata Durasi Kunjungan
1.33
Halaman Per Kunjungan
58.53%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas Dream 7B
US: 83.06%
IN: 7.96%
TR: 2.34%
CA: 2.22%
VN: 1.59%
Others: 2.83%
Alat AI Terbaru Serupa dengan Dream 7B
Athena AI
Athena AI adalah platform bertenaga AI yang serbaguna yang menawarkan bantuan belajar yang dipersonalisasi, solusi bisnis, dan pelatihan hidup melalui fitur seperti analisis dokumen, pembuatan kuis, kartu flash, dan kemampuan obrolan interaktif.
Aguru AI
Aguru AI adalah solusi perangkat lunak on-premises yang menyediakan pemantauan komprehensif, keamanan, dan alat optimisasi untuk aplikasi berbasis LLM dengan fitur seperti pelacakan perilaku, deteksi anomali, dan optimisasi kinerja.
GOAT AI
GOAT AI adalah platform yang didukung AI yang menyediakan kemampuan ringkasan satu klik untuk berbagai jenis konten termasuk artikel berita, makalah penelitian, dan video, sambil juga menawarkan orkestrasi agen AI canggih untuk tugas spesifik domain.
GiGOS
GiGOS adalah platform AI yang menyediakan akses ke berbagai model bahasa canggih seperti Gemini, GPT-4, Claude, dan Grok dengan antarmuka intuitif bagi pengguna untuk berinteraksi dan membandingkan berbagai model AI.
Alat AI Populer Seperti Dream 7B
ChatGPT
ChatGPT adalah chatbot canggih yang didukung AI yang dikembangkan oleh OpenAI yang menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk terlibat dalam percakapan mirip manusia dan membantu dengan berbagai tugas.
SearchGPT
SearchGPT adalah prototipe pencarian yang didukung AI oleh OpenAI yang memberikan jawaban cepat, percakapan dengan sumber yang jelas menggunakan model GPT.
OpenAI
Free TrialLarge Language Models (LLMs)
OpenAI adalah perusahaan penelitian kecerdasan buatan terkemuka yang mengembangkan model dan teknologi AI canggih untuk manfaat umat manusia.
Open AI o3
OpenAI o3 adalah model penalaran AI generasi berikutnya dengan kemampuan yang ditingkatkan dalam pengkodean, matematika, dan pemecahan masalah yang mencapai kinerja terobosan pada tolok ukur canggih sambil memprioritaskan keselamatan melalui penyelarasan deliberatif.