huggingface / huggingface/diffusers
Dream 7B
- 主要言語
- Python
- スター
- 34.5k
- フォーク
- 7.3k
- 平均マージ
- 3日 3時間
- マージ済み PR(30日)
- 91
説明
### Model/Pipeline/Scheduler description
https://hkunlp.github.io/blog/2025/dream/
> In short, Dream 7B:
>
> - consistently outperforms existing diffusion language models by a large margin;
> - matches or exceeds top-tier Autoregressive (AR) language models of similar size on the general, math, and coding > abilities;
> - demonstrates strong planning ability and inference flexibility that naturally benefits from the diffusion modeling.
Basically a new SotA diffusion-based LLM. It would be great to introduce LLMs to the library's roster.
### Open source status
- [x] The model implementation is available.
- [x] The model weights are available (Only relevant if addition is not a scheduler).
### Provide useful links for the implementation
**Team**: Jiacheng Ye*, Zhihui Xie*, Lin Zheng*, Jiahui Gao*, Zirui Wu, Xin Jiang, Zhenguo Li, and Lingpeng Kong.
**Affiliations**: The University of Hong Kong, Huawei Noah’s Ark Lab
[Base HF Link](https://huggingface.co/Dream-org/Dream-v0-Base-7B)
[Instruction-tuned HF Link](https://huggingface.co/Dream-org/Dream-v0-Instruct-7B)
[Codebase](https://github.com/HKUNLP/Dream)
コントリビューションガイド
調査の方向性
リンクされている Dream のコードベースと、Hugging Face の Base および Instruction-tuned モデルページから始めて、実装と利用可能な重みを理解してください。Dream 7B モデルが diffusers ライブラリに導入され、ドキュメントに記載された使用方法がサポートされれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python, pytorch
- 領域
- machine-learning
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 35/100