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SDLM-3B-D8

OpenGVLab/SDLM-3B-D8

PublisherOpenGVLab

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SDLM(Sequential Diffusion Language Model,顺序扩散语言模型)是一种用于文本生成的语言模型,旨在廉价地激发扩散模型的并行预测能力。 SDLM通过限制预测范围到固定块长度,并使用最长前缀解码方法强制执行解码顺序,从而减少分布偏移。该方法在显著提高预测效率的同时确保生成质量,可视为自回归范式的进一步泛化。模型采用顺序块级掩码预测方法,利用位置索引较低的token预测通常受益于更可靠上下文信息的观察结果,减少基于扩散的生成中的误差累积。

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Model details

模型介绍

中文整理

SDLM-3B-D8

Model use case

SDLM(Sequential Diffusion Language Model,顺序扩散语言模型)是一种用于文本生成的语言模型,旨在廉价地激发扩散模型的并行预测能力。

主要能力

SDLM通过限制预测范围到固定块长度,并使用最长前缀解码方法强制执行解码顺序,从而减少分布偏移。该方法在显著提高预测效率的同时确保生成质量,可视为自回归范式的进一步泛化。模型采用顺序块级掩码预测方法,利用位置索引较低的token预测通常受益于更可靠上下文信息的观察结果,减少基于扩散的生成中的误差累积。

性能表现

在长格式基准测试中,SDLM提供更强的性能且解码速度显著更快。推理速度比同类自回归模型快约2倍,同时保持相当的准确率;与其他扩散语言模型相比,实现最高5倍加速。不同置信度阈值下可在性能和速度之间实现可控权衡。

输入输出

输入:文本提示

输出:生成的文本

运行要求

需要安装相关依赖包。需要从指定位置下载模型推理脚本。

基本用法

提供使用transformers库运行SDLM-3B-D8的示例代码。

限制

模型性能受置信度阈值设置影响,需根据实际需求在速度和生成质量之间进行权衡。

License

如在研究中使用该项目,请考虑引用相关论文。

优先采用原作者提供的中文模型卡片;仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。

你将获得什么

完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件;指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖,请按作者说明配齐。

完整仓库可能包含多个权重格式,因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。

使用前须知

运行环境

运行模型需要的设备、工具与依赖,以原作者说明为准。

授权范围

是否允许商用、修改和分发,请查看模型许可证。

闲社提供资料与镜像下载方法,不代表已运行模型或完成安全审计。下载的代码应先检查,再执行。

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