1.连续空间的扩散模型: 2. Embedding&Rounding 3. Tech for reducing Rounding Errors Decoding and CTG with Diffusion-LM 1. CTG with Diffusion-LM 2. MBR decoding 强迫自己学习ing 摘要 下文为《Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation》学习笔记和自己的理解,方便后续学习 分析了关键代码 Introductio...
下面是一个diffusion-lm的示例: ```python import torch import openai #加载diffusion-lm模型 model = torch.hub.load('openai/diffusion-pytorch', 'diffusion') #设置diffusion参数 model = model.to(torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')) model.requires_grad_(False) #基于...
本文属于 Diffusion + Language Model (LM, 语言模型) 领域,按照通常的观点的来说,生成扩散模型最初发源于图像,比较适合解决连续随机变量的生成问题,而语言模型是一个典型的离散随机变量的生成,因为无论哪一种语言,都只会有有限个单词。因此,看上去并不适配的工具如何能够发挥更好的作用,甚至提升现有的 controllable...
我们使用基于梯度的方法控制Diffusion-LM,如Figure 1所示。此方法使我们能够将文本生成的过程转向满足目标结构和语义控制的输出。迭代地对Diffusion-LM的连续隐变量进行梯度更新,以平衡流畅度和控制满意度。 为了演示Diffusion LM的控制,我们考虑了从细粒度属性(例如,语义内容)到复杂结构(例如,解析树)的六个控制目标。我...
我们使用基于梯度的方法控制Diffusion-LM,如Figure 1所示。此方法使我们能够将文本生成的过程转向满足目标结构和语义控制的输出。迭代地对Diffusion-LM的连续隐变量进行梯度更新,以平衡流畅度和控制满意度。 为了演示Diffusion LM的控制,我们考虑了从细粒度属性(例如,语义内容)到复杂结构(例如,解析树)的六个控制目标。
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} --...
视频地址: 67、DiffusionLM 基于扩散模型的语言模型论文原理精讲 小清舍 粉丝:345文章:79 关注离散 基于improve diffusion 语言建模分享到: 投诉或建议 评论0 最热 最新 请先登录后发表评论 (・ω・) 发布7 2 0 0 距结束 00:14:59 立即登录免费领大会员优惠券 会员新客最高立减20元 立即登录 ...
【新智元导读】Stability AI也有大语言模型了，现在已有3B和7B的版本。大语言模型的Stable Diffusion时刻，是真来了。大语言模型之战，Stability AI也下场了。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...
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。
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。