
Dream 7B
Dream 7B, üstün planlama yetenekleri ve esnek çıkarım yetenekleri sunarken, birinci sınıf otoregresif modellerle eşleşen veya onları aşan çığır açan 7 milyar parametreli bir difüzyon dil modelidir.
https://hkunlp.github.io/blog/2025/dream?ref=aipure&utm_source=aipure

Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jun 16, 2025
Dream 7B Aylık Trafik Trendleri
Dream 7B geçen ay 7.3k ziyaret aldı ve -54.1% oranında bir Önemli Düşüş gösterdi. Analizimize göre, bu eğilim yapay zeka araçları sektöründeki tipik pazar dinamikleriyle uyumludur.
Geçmiş trafiği görüntüleDream 7B Nedir
Hong Kong Üniversitesi ve Huawei Noah\'s Ark Laboratuvarı tarafından ortaklaşa geliştirilen Dream 7B, bugüne kadarki en güçlü açık difüzyon büyük dil modelini temsil ediyor. 2025\'te yayınlanan model, Dolma v1.7, OpenCoder ve DCLM-Baseline dahil olmak üzere çeşitli veri kümelerinden 580 milyar jeton üzerinde eğitilmiştir. Model, iki sürümde gelir: bir temel model (Dream-v0-Base-7B) ve denetimli ince ayarlı bir talimat modeli (Dream-v0-Instruct-7B), her ikisi de araştırma topluluğuna açıkça sunulmaktadır.
Dream 7B Temel Özellikleri
Dream 7B, HKU NLP ve Huawei Noah's Ark Lab tarafından geliştirilen, 7 milyar parametreye sahip çığır açan açık kaynaklı bir difüzyon büyük dil modelidir. Ayrık difüzyon modellemesi kullanarak geleneksel otoregresif modellerden önemli bir ayrılışı temsil eder, paralel token üretimi ve çift yönlü bağlam anlayışı sağlar. Model, genel görevler, matematik ve kodlamada önde gelen otoregresif modellerle karşılaştırılabilir rekabetçi performans gösterirken, planlama yetenekleri ve esnek çıkarım özelliklerinde benzersiz avantajlar sunar.
Çift Yönlü Bağlamsal Modelleme: Metin oluşturma sırasında her iki yönden de daha zengin bilgi entegrasyonu sağlayarak, oluşturulan içerikteki genel tutarlılığı artırır
Esnek Üretim Kontrolü: İteratif iyileştirme süreci sayesinde tamamlama, iç doldurma ve rastgele sıralı üretim dahil olmak üzere çeşitli üretim modlarını destekler
Kalite-Hız Dengesi: Kullanıcıların ihtiyaçlarına göre üretim hızı ve çıktı kalitesi arasında denge kurmalarına olanak tanıyan ayarlanabilir çıkarım adımları sunar
Bağlam Uyarlamalı Token Düzeyinde Gürültü Yeniden Planlama: Üretim doğruluğunu artırarak, bağlamsal bilgilere göre bireysel token'lar için gürültü seviyelerini dinamik olarak ayarlar
Dream 7B Kullanım Alanları
Karmaşık Problem Çözme: Özellikle Sudoku çözme ve matematiksel akıl yürütme gibi birden fazla kısıtlama veya belirli hedefler gerektiren görevler için etkilidir
Kod Üretimi: Uzmanlaşmış kodlama modelleriyle karşılaştırılabilir güçlü performansla kod parçacıkları oluşturma ve tamamlama yeteneğine sahiptir
Metin Tamamlama ve Düzenleme: Esnek metin oluşturma yetenekleri, çeşitli içerik oluşturma ve düzenleme görevleri için uygun hale getirir, boşlukları doldurma veya kısmi içeriği tamamlama yeteneği sunar
Artıları
Benzer büyüklükteki otoregresif modellere kıyasla üstün planlama yetenekleri
Kontrol edilebilir üretim sırasına sahip esnek çıkarım seçenekleri
Genel, matematik ve kodlama görevlerinde rekabetçi performans
Eksileri
Eğitim sırasında dikkatli öğrenme oranı ayarlaması gerektirir
Eğitim sırasında hesaplama yoğunluğu (96 NVIDIA H800 GPU gereklidir)
Eğitim sonrası tekniklerde hala daha fazla keşfe ihtiyaç duyuyor
Dream 7B Nasıl Kullanılır
Gerekli bağımlılıkları yükleyin: Hugging Face\'den PyTorch ve Transformers kütüphanesini yükleyin
Gerekli kütüphaneleri içe aktarın: torch ve transformers kütüphanelerini içe aktarın:
import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
Modeli yükleyin: İster temel model \'Dream-org/Dream-v0-Base-7B\' ister talimat ayarlı model \'Dream-org/Dream-v0-Instruct-7B\' yükleyin:
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)
Modeli GPU'ya taşıyın ve eval moduna ayarlayın: model = model.to(\'cuda\').eval()
Girdiyi hazırlayın: Girdinizi mesaj listesi olarak biçimlendirin:
messages = [{\'role\': \'user\', \'content\': \'İsteminiz burada\'}]
Girdiyi belirteçleştirin: inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors=\'pt\', return_dict=True, add_generation_prompt=True)
Çıktı oluşturun: Model, tamamlama, doldurma ve kontrollü oluşturma sırası dahil olmak üzere esnek oluşturma modlarını destekler. Kalite ve hız arasında denge kurmak için difüzyon adımlarını ayarlayabilirsiniz.
İsteğe bağlı: Çıkarım parametrelerini ayarlayın: Daha hızlı ancak daha kaba sonuçlar için daha az adım, daha yüksek kaliteli çıktılar için daha fazla adım gibi difüzyon adımı sayısını ayarlayarak oluşturmayı özelleştirebilirsiniz
Dream 7B SSS
Dream 7B, Hong Kong Üniversitesi ve Huawei Noah's Ark Laboratuvarı tarafından ortaklaşa geliştirilen, bugüne kadarki en güçlü açık kaynaklı difüzyon büyük dil modelidir. Genel, matematik ve kodlama yetenekleri konusunda benzer büyüklükteki üst düzey Otoregresif dil modelleriyle eşleşen veya onları aşan 7B parametreli bir modeldir.
Popüler Makaleler

SweetAI Chat ve HeraHaven Karşılaştırması: 2025'te Ateşli AI Sohbet Uygulamanızı Bulun
Jul 10, 2025

SweetAI Chat ve Secret Desires: Hangi AI Partner Builder Sizin İçin Doğru? | 2025
Jul 10, 2025

2025'te Viral Yapay Zeka Hayvan Videoları Nasıl Oluşturulur: Adım Adım Kılavuz
Jul 3, 2025

2025'teki En İyi SweetAI Chat Alternatifleri: En İyi Yapay Zeka Kız Arkadaş ve NSFW Sohbet Platformları Karşılaştırması
Jun 30, 2025
Dream 7B Web Sitesi Analitiği
Dream 7B Trafik ve Sıralamaları
7.3K
Aylık Ziyaretler
#2857884
Küresel Sıralama
-
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: Feb 2025-Jun 2025
Dream 7B Kullanıcı İçgörüleri
00:00:27
Ort. Ziyaret Süresi
1.25
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
51.93%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
Dream 7B'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
US: 68.25%
HK: 9.45%
KR: 5.9%
JP: 5.66%
TW: 4.67%
Others: 6.07%