首先需要在扩散模型的隐空间上训练此分类器(类似PPLM在H_t上训练一样,这里是对x_t进行预测) 代码实现:(custom_trainer.py中的Classifier_Tree等类) 模型: BertModel+NN(lm_head)整个作为分类器(PPLM是一层NN,四两拨千斤) embedding使用此前diffusion-lm学习好的embedding forward函数: 输入:包括:input_ids+la...
块扩散模型在理论上与自回归模型的负对数似然（NLL）是等价的，尤其是在L'=1的极限情况下。然而，研究人员发现，在LM1B数据集上训练这两种模型时，即使在块大小为1的情况下，块扩散模型与自回归模型之间仍然存在2个点的困惑度差距。经过分析，可以发现扩散模型的目标函数在训练过程中具有较高的方差，是导致困惑度差...
然后将Apex(混合精度)、DDP(数据并行)、DeepSpeed(ZeRO分片、流水线并行)集成到我们的代码中用于训练Bloom; 最后以一个demo尝试Megatron-LM(张量并行)的使用。 第二章(预估下一章内容): 详细介绍Data Parallel、Pipeline Parallel、Tensor Parallel原理 使用分布式通信原语,来手动复现DataParallel(参考DDP)、Pipeline Paral...
研究人员还测量了在GPT2-Large模型下采样序列的生成困惑度,结果显示BD3-LMs在所有之前的扩散方法中达到了最佳的生成困惑度。 研究人员还将其与半自回归SSD-LM进行了比较,在词嵌入上执行高斯扩散,但无法进行似然估计;相比之下,文中提出的离散方法在少一个数量级的生成步数下,生成的样本具有更低的生成困惑度。 简单来...
研究人员还将其与半自回归SSD-LM进行了比较,在词嵌入上执行高斯扩散,但无法进行似然估计;相比之下,文中提出的离散方法在少一个数量级的生成步数下,生成的样本具有更低的生成困惑度。 简单来说,BD3-LMs不仅能够生成任意长度的文档,而且在生成效率和质量上都优于其他扩散模型。
方法在LM、O-LM和T-LESS三个常用的基准数据集上的性能优于现有方法,特别是在未见过的物体上更是达到了更高的准确率:在未见过的LM数据集上,方法的准确率为98.2%,而之前最好的方法为93.5%;在未见过的O-LM数据集上,准确率为85.9%,而之前最好的方法为76.3%,展示方法强大通用性。https://github.com/Tianfu18...
能对话，也能生成代码 我们先来看下StableLM所展示出来的能力。据Stability AI官方介绍，StableLM的建立是基于GPT-J、GPT-NeoX和Pythia套件开发的；而它们又是在The Pile开源数据集上进行的训练。但StableLM与上述模型有所不同，它采用了The Pile的新数据集，与此前相比，足足大了三倍，并且包含1.5万亿个token。...
Stability AI官方声称：Alpha版本的StableLM有30亿和70亿个参数，之后还有150亿到650亿参数的后续版本。StabilityAI还豪横地表示，开发者随便用。只要遵守相关条款，不管是检查、应用还是改编基础模型，想怎么来怎么来。StableLM功能强大，不光可以生成文本和代码，还能给下游应用提供技术基础。它是一个很好的范例，展示了...
StableLM 目前已在GitHub开源,其高性能低消耗等特点快速吸引了一大波人的关注,不到一天时间,星标已接近 6000 Stars。 (图源:GitHub 截图) 写文案、编代码,还支持商业化 值得一提的是,StableLM 的发布主要得益于 Stability AI 在 EleutherAI (一个非营利性研究中心)开源早期语言模型方面的经验,其语言模型包括 GPT...
不过,此前也有相关的技术路线研究,如 Diffusion-LM(Stanford, 2022)和 d1(UCLA & Meta, 2025)等工作。 目前,Gemini Diffusion 仅向有限的合作伙伴开放测试,但 Google 已开放了候补名单供研究者和开发者注册。 我已经排上队了,链接在此: https://docs.google.com/forms/u/0/d/e/1FAIpQLSdsxa-YU25JIPJG...