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大家好，今天我要给大家介绍一款名为 Würstchen 的新型图像生成模型。这款模型由 Hugging Face 公司开发，它是一种扩散模型，能够在高度压缩的图像潜在空间中进行文本条件操作。这项技术的优势在于能大大降低训练和推理的计算成本。以前我们在处理 1024×1024 的图像时，需要花费大量的计算资源，而现在，通过 Würstchen，我们可以用相当于 32×32 图像的资源来完成这项工作，这无疑是一个巨大的突破。 Würstchen 的设计新颖，实现了 42 倍的空间压缩，这在之前是无法想象的。它采用了两阶段压缩，我们称之为A阶段和B阶段。A阶段是一个 VQGAN，B阶段是一个扩散自编码器。A阶段和B阶段共同被称为解码器，因为它们将压缩后的图像解码回像素空间。还有一个第三阶段模型，称为 Prior，它在高度压缩的潜在空间中进行学习，这种训练需要的计算资源只是当前顶级模型的一小部分，同时也让推理变得更便宜、更快。 那么，为什么我们需要另一个文本到图像的模型呢？原因很简单，因为 Würstchen 非常快且高效。比起像 Stable Diffusion XL 这样的模型，Würstchen 可以更快地生成图像，同时使用的内存也更少。此外，Würstchen 的训练成本也大大降低，Würstchen v1 只需要 9,000 GPU 训练小时，而 Stable Diffusion 1.4 需要 150,000 GPU 训练小时。这意味着更多的组织可以训练这样的模型。 使用 Würstchen 也非常简单。您可以通过 Diffusers 库来使用它，下面是一个使用 AutoPipeline 进行推理的例子： Würstchen 在 1024×1024 到 1536×1536 之间的图像分辨率上进行训练，同时我们也注意到，在 1024×2048 这样的分辨率上，Würstchen 也能产生很好的结果。我们还发现，Prior（第三阶段模型）能够非常快速地适应新的分辨率，因此在 2048×2048 … Read more

大家好，欢迎来到今天的科技博客，我要引领大家进入一个充满奇妙创新的世界——3D高斯投影。这是一种由《3D高斯投影用于实时辐射场渲染》一文描述的光栅化技术，它带来了摄影级别的实时场景渲染。 3D高斯投影到底是什么？ 首先，让我们来揭开3D高斯投影的神秘面纱。它是一种光栅化技术，这意味着它将场景描述的数据绘制在屏幕上，如同计算机图形中的三角形光栅化一样。然而，这里的主角并不是三角形，而是高斯分布。每一个高斯分布都被一些参数所描述，包括它的位置（XYZ）、协方差（即它的拉伸或缩放，由3×3矩阵表示）、颜色（RGB）以及透明度（α）。在实际应用中，这些高斯分布会被同时绘制出来，从而形成了我们所看到的3D图像。 3D高斯投影的工作原理 接下来，我将为大家详细介绍一下3D高斯投影的全过程。 首先，通过利用Structure from Motion（SfM）方法，我们可以从一组图片中估算出一个点云。然后，这些点会被转换成高斯分布，这已经足够进行光栅化了。接下来，我们需要通过训练来学习一个可以产生高质量结果的表示。 在训练过程中，我们使用了类似于神经网络的随机梯度下降，但没有涉及到层的概念。训练步骤包括使用可微的高斯光栅化将高斯分布光栅化为图像，计算光栅化图像与真实图像之间的差异，根据损失调整高斯参数，并应用自动化的密集化和剪枝。这使得高斯分布能更好地适应细致的细节，同时剪除不必要的高斯分布。 作为光栅化技术，3D高斯投影的关键在于它的快速性和可微性。每一个高斯分布都会从摄像机的视角投影到2D空间，按深度排序，然后每个像素会依次迭代每个高斯分布，将它们混合在一起。 3D高斯投影的重要性 那么，为什么3D高斯投影会引起人们的广泛关注呢？答案很明显，它能实时渲染出高质量的场景。而且，它还有很多未知的可能性，例如是否可以进行动画渲染？是否可以进行反射渲染？是否可以在不依赖参考图像的情况下进行建模？此外，3D高斯投影对于很多AI研究领域，如Embodied AI，也可能带来深远的影响。 3D高斯投影和图形的未来 那么，3D高斯投影对图形的未来意味着什么呢？它的优点包括能快速地实时渲染出高质量的照片级别场景，并且训练过程也相对较快。然而，也存在一些缺点，比如它需要大量的视频内存（查看需要4GB，训练需要12GB），生成的场景文件大小也较大，达到1GB以上。此外，它与现有的渲染管线并不兼容，生成的场景是静态的，不能动态改变。 虽然3D高斯投影带来了一些挑战，但它的出现无疑是图形渲染领域的一大创新。它打开了一个全新的可能性，也许在不久的将来，我们将看到更多利用3D高斯投影的实时、高质量的渲染效果。 结语 在这篇博客中，我们对3D高斯投影进行了初步的探讨。这是一个既神秘又充满无限可能性的领域。虽然它目前还存在一些局限性，但我们相信，随着科研人员的不断探索和技术的不断进步，3D高斯投影将为未来的图形渲染开创全新的纪元。

亲爱的读者，你是否曾经想过，我们能否让人工智能生成的图片更符合人类的审美呢？今天，我们就要带你探索这个问题的答案。我们将介绍如何使用DDPO（Denoising Diffusion Policy Optimization）通过TRL（Transformers Library）微调稳定扩散模型，从而使AI生成的图像更符合人类的审美。这是一场充满挑战与创新的神经网络冒险之旅，让我们一起启程吧！ 一、DDPO与微调扩散模型的优势 首先，我们必须理解的是，DDPO不是微调扩散模型的唯一方法，但它的优势却是显而易见的。以计算效率和准确性为首的一系列特点，使得DDPO成为了扩散模型微调的理想选择。相比于之前的方法，DDPO将去噪步骤视为一个多步马尔可夫决策过程（MDP），并在最终获得奖励。这种全新的方法，使得代理策略能够成为一个各向同性的高斯分布，而不是一个复杂的分布。因此，DDPO不仅提高了计算效率，还减少了误差的堆积，为我们提供了更精准的结果。 二、DDPO算法简述 DDPO算法主要使用了一种策略梯度方法，即近端策略优化（PPO）。在使用PPO的过程中，我们注意到，DDPO算法的独特之处主要体现在轨迹收集部分。为了更好地理解这个过程，我们提供了一个简单的流程图，帮助你理解DDPO在动作中的运作方式。 三、DDPO与RLHF：增强审美性的混合 了解了DDPO的工作原理后，我们会发现，将DDPO与RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）结合起来，可以更有效地让模型的输出符合人类的审美。在这个过程中，我们首先使用预训练的扩散模型，然后收集人类偏好的数据并使用它来训练奖励模型，最后使用DDPO和奖励模型进行微调。这个过程不仅高效，而且结果非常令人满意，得到的图像更符合人类审美。 四、使用DDPO训练稳定扩散模型 让我们深入了解一下如何使用DDPO训练稳定扩散模型。首先，你需要具备一定的硬件条件，例如拥有一台A100 NVIDIA GPU。然后，安装trl库和其他一些必要的依赖。在设置完硬件和软件环境后，你就可以开始实际的训练过程了。 我们的训练过程主要使用了trl库中的DDPOTrainer和DDPOConfig类。我们提供了一个示例训练脚本，该脚本利用这两个类和一些默认参数，对预训练的稳定扩散模型进行微调。在训练过程中，我们使用了一种审美奖励模型，该模型的权重是从公开的HuggingFace仓库中读取的。因此，你不需要自己收集数据和训练审美奖励模型。 最后，我们通过python命令启动训练脚本，然后就可以看到训练过程的实时输出了。这个过程可能需要一些时间，所以请耐心等待。完成训练后，你就可以使用微调后的模型生成新的图像了。 五、总结 今天，我们一起探讨了如何使用DDPO通过TRL微调稳定扩散模型。在这个过程中，我们深入了解了DDPO的优势和工作原理，以及如何将其与RLHF结合起来，以便更好地使模型的输出符合人类的审美。我们还详细介绍了使用DDPO训练稳定扩散模型的具体步骤。

在我们日常的对话中，有没有想过让人工智能（AI）也能如人类一样自由流畅地进行长时间的交流？今天，我们将一同探索一种新的技术——“注意力吸收器”，它可能会引领我们走向这个目标。 为何我们需要“注意力吸收器”？ 大规模语言模型（LLMs）近年来引领了聊天机器人和虚拟助手的技术进步，但是，它们也存在一些限制。这些限制主要体现在两个方面：视频随机存取内存（VRAM）的使用和流畅度的丧失。 当我们使用LLMs进行长时间的对话时，模型的VRAM使用会呈线性增长，这可能会导致设备的内存限制。另一方面，当输入的内容过长，模型的表达流畅度会明显下降，表现为生成无意义的字符，或者重复的词汇。为了解决这些问题，我们研究了一种名为“注意力吸收器”的方法。 窗口注意力：一种尝试解决方法 为了解决VRAM使用问题，我们可以尝试限制输入到LLM的令牌数量，这种方法被称为窗口注意力。 在实验中，我们将窗口大小设置为1024个令牌。结果显示，虽然这种方法可以保持内存的稳定使用，但是一旦超过窗口大小，模型的表达能力就会显著下降。 注意力吸收器：新的解决思路 2023年，Xiao等人发现，当应用窗口注意力时，模型在窗口中的第一个令牌被移除后，模型的流畅度立即下降。他们注意到，即使是语义上不重要的令牌，也会占据大量的注意力分数。他们将这些令牌称为“注意力吸收器”。 基于这个发现，他们提出了一种改进的窗口注意力方法，即在窗口中始终保留初始的四个令牌，也就是“注意力吸收器”。这种方法有效地解决了窗口注意力中的一个关键问题：当第一个令牌从窗口中移除时，模型无法将注意力分数转移到该令牌上，从而导致模型失去流畅度。 结论：注意力吸收器的威力 我们使用注意力吸收器进行了实验，结果显示，使用注意力吸收器的LLMs同时具备了稳定的空间复杂度和流畅的表达能力。这表明，使用注意力吸收器，我们的模型可以保持流畅的表达，直到我们的数据耗尽。 注意力吸收器让我们的AI更接近无穷无尽的流畅表达。尽管这仍然是一个新的领域，但我们希望这种方法能够推动AI技术的前进，为我们的日常生活带来更多的便利。 在未来，我们期待看到更多的研究者和开发者参与到这个领域中来，共同推动AI技术的发展，让我们的AI可以更好地理解我们，更好地服务我们。

欢迎来到这个探索大型语言模型（LLMs）无尽流畅性的神奇旅程。在这篇文章中，我们将研究一种新的技术策略，即”注意力汇聚”，它在Hugging Face的博客中被详细介绍。这种策略对于改进LLMs，如所有Llama、Mistral、MPT、Falcon和GPT-NeoX（Pythia）模型的性能有着重要的影响。现在，让我们一起揭开这个神秘现象的面纱！ LLMs的局限性：VRAM和流畅性问题 首先，我们需要理解LLMs在现实应用中面临的挑战。其中，最重要的两个问题是VRAM使用和流畅性的丧失。在聊天助手场景中，这意味着设备的VRAM限制将限制用户连续提问的能力。同时，所有至今为止训练过的LLMs在输入过长时都会遇到流畅性的丧失问题，这会导致模型生成的语言失去连贯性。 窗口注意力：一种尝试解决VRAM问题的方法 为了解决VRAM使用问题，我们可以尝试限制输入给LLMs的令牌数量，这就是”窗口注意力”的概念。然而，实验结果显示，这种方法并不能有效地解决问题。一旦生成的令牌数超过窗口大小，模型的复杂度会立即上升。 注意力汇聚：解决流畅性问题的新策略 好在，我们发现了一个新的解决策略：注意力汇聚。研究人员发现，在应用窗口注意力的过程中，LLMs为生成下一个令牌分配了大量的注意力分数给前几个令牌，即便这些令牌在语义上并不重要。因此，当第一个令牌从窗口中移除时，模型无法将注意力分数装载到该令牌上，导致模型“崩溃”并丧失流畅性。 为了解决这个问题，研究人员提出了一种改良的窗口注意力方法，它始终保留序列中的初始4个令牌，即注意力汇聚令牌。 注意力汇聚的实践效果 实验数据显示，使用注意力汇聚的LLMs在空间复杂性和困惑度上都表现出了稳定性。此外，按照这种方式，可以无限生成文本而不会出现模型流畅性的丧失。 结论 总的来说，注意力汇聚为我们提供了一种新的解决LLMs问题的方法：通过保留注意力汇聚令牌，我们可以避免模型在生成过程中失去流畅性，并保持恒定的VRAM使用。这种方法对于改进聊天助手、虚拟助手等基于LLMs的应用具有重要的实践价值。

在今天的科技热点之旅中，我们要探讨的是一个源自语言模型领域的新词：StreamingLLM。这个强大的技术，旨在打破大型语言模型(LLM)在推理时只能记住有限上下文的限制。音乐会有无尽的旋律，那么，人工智能的语言模型是否也能拥有无尽的生成能力呢？让我们一起揭秘这个问题的答案。 1. LLM的限制：有限的上下文记忆 先让我们理解一下问题的背景。在现行的语言模型，如LLama2中，模型只能处理4K长度的上下文。这个限制导致了两个问题：一是模型无法记住超过最近4K上文的内容，二是当生成文本达到4K时，模型会自动停止。这在某种程度上限制了我们对AI对话助手的期望，我们希望它能不受输出长度的限制，并记住历史的对话。 2. StreamingLLM的提出：无限序列长度的输入和输出 然后，MIT，Meta AI，CMU的研究团队提出了一个全新的解决方案：StreamingLLM。他们声称，这种方法可以使得大型语言模型在无需任何微调的情况下，推广到无限序列长度的输入和输出。请注意，这个方法并没有增加LLM的对上文的记忆，只是让它输入输出无限长。这样的好处显而易见，例如，当你需要对话机器人生成一个很长的回答时，你不再需要输入“继续”。 3. StreamingLLM的核心技术：Attention Sink 那么，StreamingLLM是如何实现这个目标的呢？关键在于MIT韩松老师实验室的主要作者Guangxuan Xiao提出的一个名叫“Attention Sink”的技术。这个技术在处理Transformer推理时，解决了一些非常有趣的问题。他们的研究成果在学界得到了广泛的关注，并已经在github上开源。 4. StreamingLLM的解决挑战：处理无限输入的LLM StreamingLLM的目标是在不牺牲效率和性能的情况下，部署一个能处理无限输入的LLM。这样的模型可以不受长度限制不停地输出，具体效果可以参考他们的主页视频。然而，这并非易事，面临着诸多挑战。 一个挑战是在解码阶段，由于KV Cache的存在，会导致内存使用或延迟增加，而内存上线和推理服务SLA的存在，又使得KV Cache不能无限大，这构成了性能瓶颈。另一个挑战是现有模型的外推能力有限，当序列长度超过预训练时设定的注意力窗口大小时，它们的表现会下降，这是模型能力的瓶颈。 在面对这些挑战时，StreamingLLM通过使用近似注意力的方法，放松了对全部输入记忆的限制，仍然只记住最近的上下文，但实现了处理无限输入并获得无限输出的效果。 5. StreamingLLM的突破：Attention Sink StreamingLLM的另一项重大突破是他们提出了“attention sink”概念，这被认为是解决以上挑战的关键。简单来说，”attention sink”是一个技术，它将注意力集中在最近的上下文中，而非全部的上下文。这种方法大大节省了内存和计算资源，克服了KV Cache的限制，而且它使得模型可以处理无限长度的输入输出，这无疑是对现有模型的重大突破。 6. StreamingLLM的实践应用 StreamingLLM的实际应用非常广泛。比如在AI对话助手中，它可以生成无限长的对话，而且还能记住历史的对话。这对于长对话、长篇文章的生成，无疑提供了更好的用户体验。此外，StreamingLLM还可以应用于其他领域，比如在线翻译、自动问答、编程助手等等，无所不能。 7. StreamingLLM的未来 StreamingLLM的未来充满了可能。就像我们在音乐中能创作出无尽的旋律一样，StreamingLLM为我们的语言模型赋予了无尽的生成能力。我们期待，随着技术的进步，我们能解决更多的挑战，进一步提升模型的性能，让AI更好地服务于人类。 结语： StreamingLLM技术让我们看到了大型语言模型的无限可能。它打破了有限上下文的限制，开创了无限长的生成能力。这无疑为AI领域带来了新的机遇，也带来了新的挑战。我们期待更多的研究者和开发者加入到这个领域中来，共同推动人工智能的进步。 感谢您的阅读，希望我们的探讨对您有所帮助。在下一次的科技热点之旅中，我们会带来更多有趣的话题。再见！

作为程序员,您是否曾幻想整个软件开发过程能够自动完成,不再需要手动编码、测试、排错?现在,有一个开源项目正在实现这一梦想,那就是ChatDev。 ChatDev是一个虚拟的软件公司,由不同角色的智能语言模型组成,包括CEO、产品经理、技术总监、程序员、测试员等。这些智能角色形成一个多角色组织结构,共同推动软件项目的执行。他们可以通过文字交流来协作设计、编写、测试软件。 这样的设置使ChatDev具有以下优势: 1、操作简单,用户只需文字描述想要开发的软件即可,无需了解编程; 2、高度可自定义,可以自定义公司内部流程、角色等; 3、可扩展性强,可以轻松扩展新的角色和功能; 4、安全性高,基于Docker可以安全运行; 5、支持多种系统,包括Linux、MacOS、Windows。 使用ChatDev非常简单。先配置好OpenAI的API密钥,然后通过简单的命令就可以启动一个软件项目开发。在交互过程中,ChatDev会在后台自动编写代码、进行测试、生成文档等,最终交付一个可直接运行的软件包。 ChatDev还在不断完善中,已支持代码版本控制、人机交互等功能。用户甚至可以加入到这个虚拟团队中,与ChatDev的智能角色互动、提出建议。 ChatDev是一个开源项目,欢迎共建。如果您对自动编程、人工智能应用等感兴趣,欢迎加入ChatDev团队!通过自定义ChatDev,我们可以探索人工智能在软件工程等场景的应用潜力,共同开创编程方式的新未来。 项目地址:https://github.com/OpenBMB/ChatDev

作为AI爱好者,您是否也曾幻想拥有一个像“贾维”那样的AI助手,能自动完成各种日常任务和解决问题?现在,这个梦想即将成为现实! XAgent正是这样一个开源的自主智能体,它可以根据指令自动解决各种任务,无需人类参与其中。只需简单的文字描述,它就能够理解需求,制定计划,使用工具自主完成任务。无论是写报告、分析数据,还是帮助编程,它都能胜任。 与此同时,XAgent具备其他AI助手所不具备的独特优势: XAgent由调度器、规划器和行动者3个部分组成。调度器负责任务分配,规划器负责生成计划,行动者则利用各种工具来完成任务。它内置了文件编辑器、Python笔记本、网页浏览器等多种功能,还可以轻松接入各种API,获取更强大的能力。 想让XAgent帮你自动完成任务?首先需要通过Docker安装并启动它的工具服务器。这可以为XAgent提供一个安全的运行环境。然后配置XAgent的key等参数,就可以开始使用它了。无论是通过命令行还是可视化界面,都可以轻松与XAgent交互。 XAgent当前还处于早期阶段,各种能力有待进一步提升。但作为一个开源项目,它的潜力无限。如果您对前沿AI技术充满兴趣、渴望参与构建人工智能的未来,欢迎加入XAgent的开发团队,我们一起创造真正的自主AI! XAgent GitHub:https://github.com/OpenBMB/XAgent

亲爱的读者，欢迎来到这个探索人工智能 (AI) 的奇妙世界！今天，我们将一起揭开AI代理（AI Agent）这个热门话题的神秘面纱。你可能在想，为什么AI代理如此火爆？让我们一同探索吧。 首先，我们来看看OpenAI联合创始人Andrej Karpathy的观点。他在一次开发者活动上分享了自己对AI代理的看法。他认为，现在正是回归神经科学，从中寻求灵感的时刻，就像在深度学习早期发生的那样。他还提到，普通人、创业者和极客在构建AI代理方面可能比OpenAI这样的大公司更有优势。 什么是AI代理？ 在我们深入了解AI代理的火爆原因之前，让我们先理解一下AI代理到底是什么。AI代理是一个自主的实体，它可以使用AI技术来完成各种任务。在过去的几年里，神经网络和深度学习的发展使得AI代理的行为变得越来越像人类。 AI代理的优势 那么，为什么AI代理如此受欢迎？这主要归功于它们的自主性、安全性和可扩展性。AI代理可以独立完成各种任务，而不需要人类的干预。此外，它们的行为都被限制在一个安全的环境中，这样可以保护主机环境免受影响。而且，你可以轻松地向AI代理添加新的功能，以增强它们的能力。 AI代理的示例 现在，让我们来看看一些AI代理的实例。首先是Microsoft推出的AutoGen。AutoGen是一个框架，它支持使用多个代理开发大型语言模型（LLM）应用程序。这些代理可以相互交谈以解决任务。AutoGen代理是可定制的、可交谈的，并且无缝地允许人工参与。 另一个例子是XAgent。XAgent是一个开源的基于大型语言模型的自主智能体，可以自动解决各种任务。它被设计为一个通用的智能体，可以应用于各种任务。 AI代理的未来 随着技术的发展，AI代理的能力和应用场景将会进一步扩大。与此同时，我们也需要意识到，虽然AI代理带来了许多便利，但也有可能带来一些挑战，比如隐私问题、道德问题等。因此，我们在享受AI代理带来的便利的同时，也要时刻关注这些可能的问题。 总的来说，AI代理正在引领一场新的技术革命。无论你是一个科技爱好者，还是一个寻求创新的创业者，或者是一个对AI有深入研究的专家，AI代理都将给你带来无尽的可能和机会。让我们一起期待AI代理的未来吧！ 那就是今天的分享，希望你从中获得了一些有价值的信息。如果你对AI代理感兴趣，欢迎继续关注我们的文章。我们将会分享更多有关AI代理的最新信息和深入分析。

随着ChatGPT和Llama系列语言模型的发布，人们对于使用强化学习和人类反馈对语言模型进行训练以满足人类偏好的技术有了更深入的了解。然而，在训练语言模型以符合一组偏好时，如何训练模型、收集数据和衡量性能等方面的资源和指导相对较少。本文将介绍The Alignment Handbook，它提供了一系列强大的训练技巧，涵盖了整个训练过程，让您能够更好地训练语言模型以满足人类和AI的偏好。 The Alignment Handbook简介The Alignment Handbook是一个旨在帮助开发人员训练语言模型以符合人类和AI偏好的指南。过去的一年中，ChatGPT和Llama等语言模型的发布引起了轰动，使得训练强大的对话模型变得更加容易。这也带来了大量的数据集和模型，主要集中在通过监督微调来教导语言模型遵循指令。然而，通过InstructGPT和Llama2的研究，我们知道通过加入人类（或AI）的偏好，可以显著提高模型的有用性和安全性。然而，在训练过程中，如何训练这些模型、收集数据和衡量性能等方面，目前公开的资源比较有限。The Alignment Handbook的目标是填补这一空白，为社区提供一系列强大的训练技巧，覆盖整个训练流程。 初版的The Alignment Handbook将重点介绍以下技术： 快速入门要运行本项目中的代码，请首先使用Conda创建一个Python虚拟环境：conda create -n handbook python=3.10 && conda activate handbook接下来，安装PyTorch v2.1.0，请参考PyTorch安装页面进行安装。一旦安装了PyTorch，您可以安装剩余的依赖包：pip install .然后，通过以下方式登录您的Hugging Face账户：huggingface-cli login最后，安装Git LFS，以便您可以将模型推送到Hugging Face Hub：sudo apt-get install git-lfs 引用如果您发现本项目的内容对您的工作有帮助，请按照以下方式进行引用：@misc{alignment_handbook2023,author = {Lewis Tunstall and Edward Beeching and Nathan Lambert and Nazneen Rajani and Alexander M. Rush and Thomas Wolf},title = {The … Read more