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diffusion 大语言模型也可以自己训练了！ 现在自己训练或者微调 transformer 模型已经不稀奇了，那么想不想训练属于自己的基于 diffusion 的大语言模型？ 来看新框架 dLLM, 这个框架能用来训练 diffusion 大语言模型，并且支持 支持 LoRA、DeepSpeed 和 FSDP 等功能。另外还内置了评估功能，这样可以评估训练的效果。 另外它还内置了个炫酷的命令行chat界面哈哈，可以看到 diffusion 大语言模型的输出过程，很有意思。 不过考虑到我之前给大家介绍过，目前 diffusion 大语言模型性能距离 transformer 模型仍然有大概2年的差距，估计只能作为玩具玩一玩。 框架地址：
A coder, road bike rider, server fortune teller, electronic waste collector, co-founder of KCORES, ex-director at IllaSoft, KingsoftOffice, Juejin.
在工作的状态下，经常打开多个应用窗口，想要在同个桌面全部显示，反复调整窗口大小和位置颇为麻烦。 在 GitHub 上发现 MacsyZones 这款开源的桌面应用，让我们能在 macOS 系统上轻松管理窗口布局。 只需拖动窗口就能自动吸附到预设位置，支持自定义屏幕布局区域，不用每次都手动调整窗口大小。 GitHub：https://t.co/B4l9QNHdOs 主要功能： - 自定义创建窗口布局区域，想怎么分就怎么分； - 拖动窗口时自动吸附到预设区域，省去手动调整麻烦； - 支持多个显示器独立布局配置； - 可保存多套布局方案，不同工作场景快速切换。 通过 Homebrew 一行命令即可安装，适合经常需要同时打开多个应用，想要提升工作效率的朋友使用。
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由一位自托管爱好者制作的 SelfHostList，献给所有 HomeLab 玩家！👀 让我看看还有哪些没玩过的项目。 🧩 https://t.co/qGjHwB9gyJ
🧠在家居士 | 🥦素食者 | 🏃🏻马拉松爱好者 | 💰省钱小能手 | 搭🪜技术资深学者 | 👨💻科技宅 | 🆕更新狂 | 🆅 六边型战五渣
Ideally the latent Z would provide those two bits and the decoder would be fully deterministic. Modulating properly the amount of information Z / the encoder captures is complicated, and if we overshoot and the encoder provides three bits, we lose the joint structure. 2/2
Research Scientist @meta (FAIR), Prof. @Unige_en, co-founder @nc_shape. I like reality.
A simple example to illustrate the problem with the VAE is to consider a signal composed of three boolean random variables A, B, C with A and B indep of proba 1/2 and C = A xor B. The three variables together have an entropy of two bits. 1/2
Ideally the latent Z would provide those two bits and the decoder would be fully deterministic. Modulating properly the amount of information Z / the encoder captures is complicated, and if we overshoot and the encoder provides three bits, we lose the joint structure. 2/2
RT @arvidkahl: Voice input has been a massive part of enjoying coding more. And writing.
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