Как был обучен Dream 7B?

Dream 7B был предварительно обучен на 580 миллиардах токенов из таких источников, как Dolma v1.7, OpenCoder и DCLM-Baseline. Обучение проводилось на 96 графических процессорах NVIDIA H800 в течение 256 часов. Он был инициализирован весами из Qwen2.5 7B и использует механизм перепланировки шума на уровне токенов с адаптацией к контексту.

Чем Dream 7B отличается от традиционных авторегрессионных моделей?

В отличие от авторегрессионных моделей, которые генерируют токены последовательно, Dream 7B использует дискретное диффузионное моделирование, которое позволяет использовать двунаправленное контекстное моделирование, гибкую контролируемую генерацию и потенциальное ускорение выборки. Он может генерировать выходные данные в произвольном порядке и предлагает регулируемые компромиссы между качеством и скоростью.

Где я могу получить доступ к Dream 7B?

Dream 7B доступен в двух версиях: базовая модель (Dream-org/Dream-v0-Base-7B) и модель, настроенная на инструкции (Dream-org/Dream-v0-Instruct-7B) на Hugging Face. Кодовая база доступна на GitHub по адресу HKUNLP/Dream.

Каковы ключевые сильные стороны Dream 7B?

Dream 7B демонстрирует сильные способности к планированию, гибкость логических выводов и соответствует или превосходит авторегрессионные модели аналогичного размера по производительности. Он показывает особенно сильные результаты в задачах, требующих множественных ограничений или конкретных целей, таких как головоломки Countdown и Sudoku.

Как была произведена тонкая настройка Dream 7B?

Dream 7B прошел контролируемую тонкую настройку с использованием 1,8 миллиона пар инструкций из наборов данных Tulu 3 и SmolLM2, обучение в течение трех эпох для соответствия инструкциям пользователя. Этот предварительный этап постобработки помог ему соответствовать авторегрессионным моделям по производительности.

Dream 7B

WebsiteFreeLarge Language Models (LLMs)Research Tools

Dream 7B - это революционная диффузионная языковая модель с 7 миллиардами параметров, которая соответствует или превосходит лучшие авторегрессионные модели, предлагая при этом превосходные возможности планирования и гибкие возможности вывода.

Посетить сайт

Прорекламировать этот инструмент

https://hkunlp.github.io/blog/2025/dream?ref=aipure&utm_source=aipure

Обзор
Аналитика
Видео
Альтернативы

Информация о продукте

Обновлено:16/05/2025

Тенденции ежемесячного трафика Dream 7B

Dream 7B получил 13.7k посещений за прошлый месяц, демонстрируя Значительный рост на уровне 1843%. Согласно нашему анализу, эта тенденция соответствует типичной рыночной динамике в секторе инструментов искусственного интеллекта.

Посмотреть историю трафика

Что такое Dream 7B

Dream 7B, разработанный совместно Университетом Гонконга и лабораторией Huawei Noah\'s Ark Lab, представляет собой самую мощную открытую диффузионную большую языковую модель на сегодняшний день. Выпущенная в 2025 году, она обучена на 580 миллиардах токенов из различных наборов данных, включая Dolma v1.7, OpenCoder и DCLM-Baseline. Модель поставляется в двух версиях: базовая модель (Dream-v0-Base-7B) и модель с контролируемой тонкой настройкой инструкций (Dream-v0-Instruct-7B), обе общедоступны для исследовательского сообщества.

Ключевые особенности Dream 7B

Dream 7B - это новаторская большая языковая модель диффузии с открытым исходным кодом, разработанная HKU NLP и лабораторией Huawei Noah's Ark Lab, содержащая 7 миллиардов параметров. Она представляет собой значительный отход от традиционных авторегрессионных моделей, используя дискретное диффузионное моделирование, обеспечивающее параллельную генерацию токенов и двунаправленное понимание контекста. Модель демонстрирует конкурентоспособную производительность, сравнимую с ведущими авторегрессионными моделями в общих задачах, математике и кодировании, предлагая при этом уникальные преимущества в возможностях планирования и гибких возможностях логического вывода.

Двунаправленное контекстное моделирование: Обеспечивает более богатую интеграцию информации с обоих направлений во время генерации текста, улучшая глобальную согласованность сгенерированного контента

Гибкое управление генерацией: Поддерживает различные режимы генерации, включая завершение, заполнение и генерацию в произвольном порядке, благодаря итеративному процессу уточнения

Компромисс между качеством и скоростью: Предлагает регулируемые шаги логического вывода, позволяющие пользователям балансировать между скоростью генерации и качеством вывода в зависимости от их потребностей

Перепланирование шума на уровне токенов с адаптацией к контексту: Динамически регулирует уровни шума для отдельных токенов на основе контекстной информации, повышая точность генерации

Варианты использования Dream 7B

Решение сложных задач: Особенно эффективен для задач, требующих множества ограничений или конкретных целей, таких как решение судоку и математические рассуждения

Генерация кода: Способен генерировать и завершать фрагменты кода с высокой производительностью, сравнимой со специализированными моделями кодирования

Завершение и редактирование текста: Гибкие возможности генерации текста делают его подходящим для различных задач создания и редактирования контента, с возможностью заполнения пробелов или завершения частичного контента

Преимущества

Превосходные возможности планирования по сравнению с авторегрессионными моделями аналогичного размера

Гибкие варианты логического вывода с управляемым порядком генерации

Конкурентоспособная производительность в общих, математических задачах и задачах кодирования

Недостатки

Требует тщательной настройки скорости обучения во время обучения

Вычислительная интенсивность во время обучения (требуется 96 графических процессоров NVIDIA H800)

Все еще нуждается в дополнительных исследованиях в области методов постобработки

Как использовать Dream 7B

Установите необходимые зависимости: Установите библиотеки PyTorch и Transformers из Hugging Face

Импортируйте необходимые библиотеки: Импортируйте библиотеки torch и transformers: import torch from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

Загрузите модель: Загрузите либо базовую модель \'Dream-org/Dream-v0-Base-7B\', либо модель, настроенную на инструкции, \'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)

Переместите модель на GPU и установите режим eval: model = model.to(\'cuda\').eval()

Подготовьте входные данные: Отформатируйте входные данные в виде списка сообщений: messages = [{\'role\': \'user\', \'content\': \'Ваш запрос здесь\'}]

Токенизируйте входные данные: inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors=\'pt\', return_dict=True, add_generation_prompt=True)

Сгенерируйте выходные данные: Модель поддерживает гибкие режимы генерации, включая завершение, заполнение и контролируемый порядок генерации. Вы можете настроить шаги диффузии, чтобы сбалансировать качество и скорость.

Необязательно: настройте параметры вывода: Вы можете настроить генерацию, регулируя такие параметры, как количество шагов диффузии - меньше шагов для более быстрых, но более грубых результатов, больше шагов для более качественных результатов

Часто задаваемые вопросы о Dream 7B

Dream 7B - это самая мощная открытая диффузионная большая языковая модель на сегодняшний день, разработанная совместно Гонконгским университетом и лабораторией Huawei Noah's Ark Lab. Это модель с 7 миллиардами параметров, которая соответствует или превосходит лучшие авторегрессионные языковые модели аналогичного размера по общим, математическим и кодировочным способностям.

Аналитика веб-сайта Dream 7B

Трафик и рейтинги Dream 7B

13.7K

Ежемесячные посещения

#1756047

Глобальный рейтинг

Рейтинг категории

Тенденции трафика: Feb 2025-Apr 2025

Анализ пользователей Dream 7B

00:01:31

Средняя продолжительность посещения

1.33

Страниц за посещение

58.53%

Показатель отказов

Основные регионы Dream 7B

US: 83.06%

IN: 7.96%

TR: 2.34%

CA: 2.22%

VN: 1.59%

Others: 2.83%

Последние ИИ-инструменты, похожие на Dream 7B

Athena AI

FreemiumAI Productivity Tools Large Language Models (LLMs)

Athena AI — это универсальная ИИ-платформа, предлагающая персонализированную учебную поддержку, бизнес-решения и коучинг по жизни через функции анализа документов, генерации тестов, карточек и интерактивного чата.

Aguru AI

Free TrialMonitor & Log Management Large Language Models (LLMs)

Aguru AI — это локальное программное решение, которое предоставляет комплексные инструменты для мониторинга, защиты и оптимизации приложений на основе LLM, включая функции отслеживания поведения, обнаружения аномалий и оптимизации производительности.

GOAT AI

FreemiumSummarizer Large Language Models (LLMs)

GOAT AI — это платформа, управляемая AI, которая предоставляет возможности однократного суммирования для различных типов контента, включая новостные статьи, исследовательские работы и видео, а также предлагает продвинутую оркестрацию AI-агентов для задач, специфичных для определенной области.

GiGOS

Free TrialLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools

GiGOS - это AI платформа, которая предоставляет доступ к нескольким продвинутым языковым моделям, таким как Gemini, GPT-4, Claude и Grok, с интуитивно понятным интерфейсом для пользователей, чтобы взаимодействовать и сравнивать различные AI модели.

Dream 7B