4. 实验结果 可以看到相比PPLM,FUDGE模型,Diffusion-LM表现优异。详细实验分析见论文。 如下表Diffusion-LM在属性组合控制上表现优异 5. 总结 论文提出Diffusion-LM,在复杂且细粒度的控制上达到了优异的效果。 但Diffusion-LMs仍然存在缺点: 1. 较高的perplexity 2. 解码的速度相对较慢 3. 训练较难收敛 ...
Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation (NeurIPS):classifier guidance做文本的可控生成。 拿一个表总结一下diffusion model里目前的guidance方法: 方法优点缺点 classifier guidance(energy guidance) 很灵活,通过设计不同的energy,可以做不同的任务 需要训练一个time-dependent的energy classifier free guidance...
可复现、自动化、低成本、高评估水平,首个自动化评估大模型的大模型PandaLM来了 实例:手写 CUDA 算子,让 Pytorch 提速 20 倍 NeRF与三维重建专栏(一)领域背景、难点与数据集介绍 异常检测专栏(三)传统的异常检测算法——上 异常检测专栏(二):评价指标及常用数据集 异常检测专栏(一)异常检测概述 BEV专栏(二)从...
24g显存llm随便跑,llm可以同时使用内存加显存,cpu gpu一起跑。软件用的是lmstudio 来自Android客户端8楼2024-12-21 00:50 收起回复 cabsen 中级粉丝 2 我是刚开始sd1.5 ,不是很懂想问一下,4070ultra 内存ddr5的32g,用什么软件之类的合适?之前只知道秋叶sd1.5整合,玩了几天感觉达不到预期,我这配置不算高,...
from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5") IV. 使用SwanLab监控训练过程 SwanLab注册与API Key使用 首次使用SwanLab时,注册账号并获取API Key。接下来,将API Key集成至训练脚本中,以监控训练过程: ...
可复现、自动化、低成本、高评估水平,首个自动化评估大模型的大模型PandaLM来了 实例:手写 CUDA 算子,让 Pytorch 提速 20 倍 NeRF与三维重建专栏(一)领域背景、难点与数据集介绍 异常检测专栏(三)传统的异常检测算法——上 异常检测专栏(二):评价指标及常用数据集 ...
我们使用 DeepSpeed-inference 以 16 位精度在8 张卡上运行推理,同时我们开启了 [key-value 缓存](https://huggingface.co/docs/transformers/v4.27.1/en/model_doc/bloom#transformers.BloomForCausalLM.forward.use_cache)优化。请注意,尽管 [CUDA graphs](https://developer.nvidia.com/blog/cuda-graphs/) 当...
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...
接着进入到4月份,stability AI宣布推出全新SDXL beta测试版,并于几日之后宣布推出自己的大型语言模型Stable LM,开始全面布局。 4月底,旗下deep Floyd小组推出全新超大参数量的像素扩散模型IF,可以很好的完成对文字的生成和画风迁移等任务。接着在5月到6月初这段时间,陆续发布了支持三种生成模式的动画模型Stable anima...