数据需求：LLM通常需要海量的文本数据，尤其是大规模的语料库，以捕捉语言中的潜在规律。相比之下，Diffus...
多了这一步转换,从The bitter leason[2]来看,就是加入了人工先验,应该去除。所以,diffusion LLM的scaling law应该会比 autoregressive 版本强,语言模型从𝑝(𝑥𝑡|𝑥0,𝑥1,...,𝑥𝑡−1) 采样太拉啦,diffusion直接从 𝑝(𝑥0,𝑥1,...,𝑥𝑡−1,𝑥𝑡) 采样才是未来。此外,transforme...
所以,diffusion LLM的scaling law应该会比 autoregressive 版本强,语言模型从p(xt|x0,x1,...,xt−1)采样太拉啦,diffusion直接从p(x0,x1,...,xt−1,xt)采样才是未来。此外,transformer只是一种scaling比较强的网络结构,不管autoregressive还是diffusion的生成类模型都可以使用,并不局限于只能autoregressive。 其实...
因此,这项研究提出在目标语言模型的基础上,联合两种损失函数来调整CLLM——一致性损失(consistency loss)保证同时预测多个token,自回归损失防止CLLM偏离目标语言模型,保证生成质量的同时提升效率。 实验结果也比较理想,CLLM方法确实可以在接近目标模型生成效果的同时,大幅加快生成速度,从原有的约40 token/s提升至超过120...
Stable Diffusion背后公司开源大语言模型，很火，但很烂 金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 万万没想到，以文生图著名的Stable Diffusion，也入局了大语言模型（LLM）之战。它背后的公司Stability AI，正式推出类ChatGPT产品——StableLM。△由Stable Diffusion XL生成 据了解，这个模型目前处于Alpha版本，拥有...
通过在上下文学习中利用现有的强大LLMs(如ChatGPT),Dysen实现了(几乎)与人类水平的动态时间理解。最后,具有丰富动作场景细节的视频DSG被编码为细粒度的时空特征,集成到基础T2V DM中进行视频生成。 在流行的T2V数据集上的实验表明,Dysen-VDM始终以显着的优势超越以前的方法,特别是在复杂动作场景中。 14、Face2...
众所周知,去年初创公司 Stability AI 发布的 AI 图像生成工具Stable Diffusion,成为一种革命性的图像模型,也使 AI“文生图”实现了飞速的发展。 满载着大家对其“不再局限于开发图像生成”和“开源”的期待,在 4 月 20 日, Stability AI 宣布推出开源大型语言模型(LLM)—— StableLM。
3、既然整个image生成过程的核心是准确预测每一步的noise,那么预测的目标自然就是每个步骤的noise咯!预测需要通过DNN来完成,已下图为例:预测step 2的noise,那么输入就是step 2加噪的图片、step 2数字、text,输出就是预测的step 2的noise,然后和真实的noise比对,产生的loss用于更新predictor的参数!
万万没想到,以文生图著名的Stable Diffusion,也入局了大语言模型(LLM)之战。 它背后的公司Stability AI,正式推出类ChatGPT产品——StableLM。 △ 据了解,这个模型目前处于Alpha版本,拥有的参数量分别为30亿和70亿;后续还将推出150亿到650亿参数模型。
Muse以masked modeling任务在离散token空间上进行训练:给定从预训练的大型语言模型(LLM)中提取的文本嵌入,Muse的训练过程就是预测随机masked掉的图像token。 与像素空间的扩散模型(如Imagen和DALL-E 2)相比,由于Muse使用了离散的token,只需要较少的采样迭代,所以效率得到了明显提高; 与自回归模型(如Parti)相比,由于Mus...