python scripts/batch_decode.py {path-to-diffusion-lm} -1.0 ema Controllable Text Generation First, train the classsifier used to guide the generation (e.g. a syntactic parser) python train_run.py --experiment e2e-tgt-tree --app "--init_emb {path-to-diffusion-lm} --n_embd {16} --...
论文代码:https://github.com/XiangLi1999/Diffusion-LM 摘要 目前的自然语言处理在控制简单的句子属性(如情感)方面取得了成功,但是在复杂的细粒度控制(如语法结构)方面进展甚微。介于目前扩散模型的大热,作者提出了一个基于连续扩散的非自回归(non-autoregressive)语言模型,称之为扩散语言模型(Diffusion-LM )。扩散语言...
受益于扩散模型的非自回归机制,Diffusion-LM利用连续扩散的优势将噪声向量迭代去噪为词向量,并执行可控的文本生成任务。Bit Diffusion提出了一个用于生成离散数据的扩散模型,并被应用于图像标题任务。 4.2.2 时序 为了处理时间序列的估算,CSDI利用基于分数的扩散模型,以观测数据为条件。受掩蔽语言建模的启发,开发了一个...
Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation. Analog Bits: Generating Discrete Data using Diffusion Models with Self-Conditioning DiffuSeq: Sequence to Sequence Text Generation with Diffusion Models 3. Temporal Data Modeling Time Series Imputation CSDI: Conditional score-based diffusion models for pr...
近日， Stability AI宣布推出他们的第一个大语言模型——StableLM。划重点：它是开源的，在GitHub上已经可用。模型从3B和7B参数开始，随后会有15B到65B的版本。并且， Stability AI还发布了用于研究的RLHF微调模型。项目地址：https://github.com/Stability-AI/StableLM/ 虽然OpenAI不open，但开源的社区已经百花齐放...
代码链接：https://github.com/kuleshov-group/bd3lms 想要开发出一个高效的BD3-LMs，仍然有两大难题需要解决：计算块扩散模型的训练目标无法通过神经网络的标准前向传播实现，需要开发专门的算法；扩散目标的梯度方差较大，导致即使在块大小为1（此时两种模型理论上等价）时，BD3-LMs的表现仍不如自回归模型。研究...
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。
https://github.com/datawhalechina/tiny-universe/tree/main/content/TinyAgent 手搓Agent直播:暂无录制直播,麻烦在Datawhale视频号搜索"【从零手搓大模型实战讲解】Tiny-Agent:动手搭建一个最小Agent系统"。 在ChatGPT横空出世,夺走Bert的桂冠之后,大模型愈发的火热,国内各种模型层出不穷,史称“百模大战”。大模型...
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。
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。而且不到一天时间，在GitHub上开源的项目便已经揽获了超4K颗星，火爆程度可见一斑。原本大语言模型之战再添玩家应当...