Dream 7B

Dream 7B

WebsiteFreeLarge Language Models (LLMs)Research Tools
Dream 7B là một mô hình ngôn ngữ khuếch tán 7 tỷ tham số đột phá, phù hợp hoặc vượt quá các mô hình tự hồi quy hàng đầu trong khi cung cấp khả năng lập kế hoạch vượt trội và khả năng suy luận linh hoạt.
Truy cập Trang web
Quảng Cáo Công Cụ Này
https://hkunlp.github.io/blog/2025/dream?ref=aipure&utm_source=aipure
Dream 7B

Thông tin Sản phẩm

Đã cập nhật:Jun 16, 2025

Xu hướng Lưu lượng Truy cập Hàng tháng của Dream 7B

Dream 7B đã nhận được 7.3k lượt truy cập trong tháng trước, thể hiện mức Suy giảm Đáng kể -54.1%. Dựa trên phân tích của chúng tôi, xu hướng này phù hợp với động lực thị trường điển hình trong lĩnh vực công cụ AI.
Xem lịch sử lưu lượng truy cập

Dream 7B là gì

Dream 7B, được phát triển chung bởi Đại học Hồng Kông và Phòng thí nghiệm Noah's Ark của Huawei, đại diện cho mô hình ngôn ngữ lớn khuếch tán mở mạnh mẽ nhất cho đến nay. Được phát hành vào năm 2025, nó được đào tạo trên 580 tỷ mã thông báo từ các bộ dữ liệu đa dạng bao gồm Dolma v1.7, OpenCoder và DCLM-Baseline. Mô hình có hai phiên bản: một mô hình cơ sở (Dream-v0-Base-7B) và một mô hình hướng dẫn tinh chỉnh có giám sát (Dream-v0-Instruct-7B), cả hai đều có sẵn công khai cho cộng đồng nghiên cứu.

Các Tính năng Chính của Dream 7B

Dream 7B là một mô hình ngôn ngữ khuếch tán mã nguồn mở mang tính đột phá do HKU NLP và Huawei Noah's Ark Lab phát triển, có 7 tỷ tham số. Nó đại diện cho một sự khởi đầu đáng kể so với các mô hình tự hồi quy truyền thống bằng cách sử dụng mô hình khuếch tán rời rạc, cho phép tạo token song song và hiểu ngữ cảnh hai chiều. Mô hình chứng minh hiệu suất cạnh tranh tương đương với các mô hình tự hồi quy hàng đầu trong các nhiệm vụ chung, toán học và mã hóa, đồng thời mang lại những ưu điểm độc đáo trong khả năng lập kế hoạch và khả năng suy luận linh hoạt.
Mô hình hóa ngữ cảnh hai chiều: Cho phép tích hợp phong phú hơn thông tin từ cả hai hướng trong quá trình tạo văn bản, nâng cao sự mạch lạc toàn cục trong toàn bộ nội dung được tạo
Điều khiển tạo linh hoạt: Hỗ trợ các chế độ tạo khác nhau bao gồm hoàn thành, điền vào và tạo theo thứ tự tùy ý thông qua quy trình tinh chỉnh lặp đi lặp lại
Đổi chác giữa chất lượng và tốc độ: Cung cấp các bước suy luận có thể điều chỉnh cho phép người dùng cân bằng giữa tốc độ tạo và chất lượng đầu ra dựa trên nhu cầu của họ
Lịch trình đặt lại độ nhiễu cấp token thích ứng với ngữ cảnh: Điều chỉnh mức độ nhiễu một cách linh động cho các token riêng lẻ dựa trên thông tin ngữ cảnh, cải thiện độ chính xác khi tạo

Các Trường hợp Sử dụng của Dream 7B

Giải quyết vấn đề phức tạp: Đặc biệt hiệu quả cho các nhiệm vụ đòi hỏi nhiều ràng buộc hoặc mục tiêu cụ thể, chẳng hạn như giải Sudoku và lý luận toán học
Tạo mã: Có khả năng tạo và hoàn thành các đoạn mã với hiệu suất mạnh mẽ tương đương với các mô hình mã hóa chuyên biệt
Hoàn thành và chỉnh sửa văn bản: Khả năng tạo văn bản linh hoạt khiến nó phù hợp với nhiều nhiệm vụ tạo và chỉnh sửa nội dung khác nhau, với khả năng điền vào chỗ trống hoặc hoàn thành nội dung một phần

Ưu điểm

Khả năng lập kế hoạch vượt trội so với các mô hình tự hồi quy có kích thước tương tự
Các tùy chọn suy luận linh hoạt với thứ tự tạo có thể điều khiển
Hiệu suất cạnh tranh trong các nhiệm vụ chung, toán học và mã hóa

Nhược điểm

Yêu cầu điều chỉnh tỷ lệ học tập cẩn thận trong quá trình đào tạo
Cường độ tính toán trong quá trình đào tạo (yêu cầu 96 GPU NVIDIA H800)
Vẫn cần khám phá thêm về các kỹ thuật hậu đào tạo

Cách Sử dụng Dream 7B

Cài đặt các phụ thuộc cần thiết: Cài đặt thư viện PyTorch và Transformers từ Hugging Face
Nhập các thư viện cần thiết: Nhập thư viện torch và transformers: import torch from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
Tải mô hình: Tải mô hình cơ sở 'Dream-org/Dream-v0-Base-7B' hoặc mô hình được điều chỉnh theo hướng dẫn '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)
Di chuyển mô hình sang GPU và đặt ở chế độ eval: model = model.to('cuda').eval()
Chuẩn bị đầu vào: Định dạng đầu vào của bạn dưới dạng danh sách tin nhắn: messages = [{'role': 'user', 'content': 'Lời nhắc của bạn ở đây'}]
Mã hóa đầu vào: inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors='pt', return_dict=True, add_generation_prompt=True)
Tạo đầu ra: Mô hình hỗ trợ các chế độ tạo linh hoạt bao gồm hoàn thành, điền vào và kiểm soát thứ tự tạo. Bạn có thể điều chỉnh các bước khuếch tán để đánh đổi giữa chất lượng và tốc độ.
Tùy chọn: Điều chỉnh các tham số suy luận: Bạn có thể tùy chỉnh quá trình tạo bằng cách điều chỉnh các tham số như số lượng bước khuếch tán - ít bước hơn để có kết quả nhanh hơn nhưng thô hơn, nhiều bước hơn để có đầu ra chất lượng cao hơn

Câu hỏi Thường gặp về Dream 7B

Dream 7B là mô hình ngôn ngữ lớn khuếch tán mở mạnh mẽ nhất cho đến nay, được phát triển chung bởi Đại học Hồng Kông và Phòng thí nghiệm Noah's Ark của Huawei. Đây là một mô hình tham số 7B, phù hợp hoặc vượt trội so với các mô hình ngôn ngữ tự hồi quy hàng đầu có kích thước tương tự về khả năng tổng quát, toán học và mã hóa.

Phân tích Trang web Dream 7B

Lưu lượng truy cập & Xếp hạng của Dream 7B
7.3K
Lượt truy cập hàng tháng
#2857884
Xếp hạng Toàn cầu
-
Xếp hạng Danh mục
Xu hướng Lưu lượng truy cập: Feb 2025-Jun 2025
Thông tin chi tiết về Người dùng Dream 7B
00:00:27
Thời lượng Truy cập Trung bình
1.25
Số trang mỗi lần Truy cập
51.93%
Tỷ lệ Thoát của Người dùng
Khu vực Hàng đầu của Dream 7B

  1. US: 68.25%

  2. HK: 9.45%

  3. KR: 5.9%

  4. JP: 5.66%

  5. TW: 4.67%

  6. Others: 6.07%

Công cụ AI Mới nhất Tương tự Dream 7B

Athena AI
Athena AI
FreemiumAI Productivity ToolsLarge Language Models (LLMs)
Athena AI là một nền tảng đa năng được hỗ trợ bởi AI cung cấp hỗ trợ học tập cá nhân hóa, giải pháp kinh doanh và huấn luyện cuộc sống thông qua các tính năng như phân tích tài liệu, tạo bài kiểm tra, thẻ ghi nhớ và khả năng trò chuyện tương tác.
Aguru AI
Aguru AI
Free TrialMonitor & Log ManagementLarge Language Models (LLMs)
Aguru AI là một giải pháp phần mềm tại chỗ cung cấp các công cụ giám sát, bảo mật và tối ưu hóa toàn diện cho các ứng dụng dựa trên LLM với các tính năng như theo dõi hành vi, phát hiện bất thường và tối ưu hóa hiệu suất.
GOAT AI
GOAT AI
FreemiumSummarizerLarge Language Models (LLMs)
GOAT AI là một nền tảng được hỗ trợ bởi AI cung cấp khả năng tóm tắt một cú nhấp chuột cho nhiều loại nội dung bao gồm bài báo, tài liệu nghiên cứu và video, đồng thời cũng cung cấp khả năng điều phối đại lý AI tiên tiến cho các nhiệm vụ cụ thể theo miền.
GiGOS
GiGOS
Free TrialLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools
GiGOS là một nền tảng AI cung cấp quyền truy cập vào nhiều mô hình ngôn ngữ tiên tiến như Gemini, GPT-4, Claude và Grok với giao diện trực quan để người dùng tương tác và so sánh các mô hình AI khác nhau.

Công cụ AI Phổ biến Giống Dream 7B

ChatGPT
ChatGPT
Large Language Models (LLMs)AI Chatbot
ChatGPT là một chatbot tiên tiến được phát triển bởi OpenAI, sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tham gia vào các cuộc trò chuyện giống như con người và hỗ trợ một loạt các nhiệm vụ.
SearchGPT
SearchGPT
Free TrialAI Search EngineLarge Language Models (LLMs)
SearchGPT là một nguyên mẫu tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI của OpenAI, cung cấp câu trả lời nhanh chóng, trò chuyện với các nguồn rõ ràng sử dụng các mô hình GPT.
OpenAI
OpenAI
Free TrialLarge Language Models (LLMs)
OpenAI là một công ty nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hàng đầu phát triển các mô hình và công nghệ AI tiên tiến để mang lại lợi ích cho nhân loại.
Open AI o3
Open AI o3
Contact for PricingLarge Language Models (LLMs)Research Tools
OpenAI o3 là một mô hình lý luận AI thế hệ tiếp theo với khả năng nâng cao trong lập trình, toán học và giải quyết vấn đề, đạt được hiệu suất đột phá trên các tiêu chuẩn tiên tiến trong khi ưu tiên an toàn thông qua căn chỉnh có suy nghĩ.