蒂姆队为Qubits做出了贡献| QBITAI官方生成的AI帐户快速良好，最终，社区可以实现Flux系列的DIT和稳定的传播。社区已经调查了许多技术方法，以加速生产速度并提高生产质量，但是它一直在围绕两个扩散模型和几个步骤模型的途径开发出来，并且必须承担一些固有的缺陷。这是“质量产生”与培训目标引起的“生产率”之间不一致的根源。仅监督无限的局部动态（PF -ODE）或仅学习有限间隔的结束映射。两者都有固有的局限性。新的研究提出了一种称为过渡模型（TIM）的新范式，以从根本上解决这一矛盾。我们放弃了传统扩散模型中某些模型的“瞬时速度场”或“最终点Mape”的学习实践，而不是直接模型G完整状态在两个时间点之间的过渡。这意味着Tim从理论上承认任何段落大小的采样，并且可以分解生成过程，以改善多个段的粒度。什么是过渡模型？为什么不是“ pf -ode”不是生成模型的“合并概率分布”的理想目标？当观察扩散模型时，迭代的消除提供了高保真度，因为它了解了PF的局部向量场通常仅监督训练过程中无限小时步的即时动态。显示时，您必须使用非常小或高阶的解决方案来压缩谨慎的错误才能达到高NFE。例如，由于中间动力学不是绘制的，但是在步骤提高后，性能会迅速饱和，并且经常发现“优质天花板”，因此littlesteps的产生（例如一致性/快捷性/蒸馏/中流量）很快。数字增加步骤不再具有优势，其发电能力的上限小于扩散模型的上限。这些固有的缺陷可以从模型训练期间的监督信号，本地PFE方程的分辨率或一致的固定概率分布的引入中支持。我会。换句话说，在生成过程中，该模型会导致粒度预测来监督清洁数据。这直接决定了推理过程中生产质量的离散错误和上限。那么，适当的培训目标是什么？根据扩散模型的训练目标和几个步骤模型的局限性，可以获得以下分析：本地监督（无限小）：PF -ODE/SDE类目标。此类物镜仅在很小的时间步骤中拟合即时动力学（ΔT→0）。 NFE很高，因为非常sml步骤需要/在采样期间使用多个步骤，以保持连续时间解决方案的准确性。当该过程被推到很少的量时，质量会延迟很多。因此，对于可能导致高保真度，时间间隔或独特步骤长度的本地监督信号，它们应允许灵活的更改以监督全局最终点：较小的步骤/一致性/目标/平均流量/流量/流量流量直接蒸汽蒸馏类型。这种类型的训练目标了解固定部分的最终点映射（或平均速度场）。该核在一个步骤中“进食”整个轨道。因此，几乎没有强大的步骤。但是，由于它是“整个平均轨迹”，因此删除了详细的动力学，即使在添加步骤后也很难继续改进，也会发生质量饱和度。因此，培训目标必须在整个轨迹中都需要一致性，而不是偏离新轨迹作为改进独特轨迹的程序。因此，在过渡模型中实现“灵活的唯一段落大小”（任何段落大小），“多段轨迹”意味着将“灵活的独特段落大小”（任何段落大小）作为过渡模型。为了达到推理的速度和高质量的忠诚度，需要核心设计以实现“具有多个细分市场的轨迹”的“灵活的独特步骤尺寸”。这项工作是基于此设计的。过渡模型：将一个 – 时间t -moment模型训练为两个时间建模t和r状态x_t，x_rexpandir。设计1：实现“单步的灵活大小”。对于在两个特定矩T和r的T和R之间的状态过渡，“通用状态的过渡身份”是通过简化其微分方程来获得的。基于一般状态过渡的身份，可以随时以间隔来解释特定的状态过渡，而不是作为数字来解释ICAL调整。状态过渡直接在任何时候直接在任何时候。其次，“几个阶段的完善生成途径”变成了“任何状态和以前状态之间的状态过渡动态”，可以保证在维持快速产生的同时高质量的富达产生。通过设计1和设计2，本文中提出的过渡模型被用作训练目标“在任何时候，任何时候，任何时间间隔，以前状态和州之间的状态过渡的动态方程”，并以推理速度和高质量的忠诚度达到中心设计。过渡模型扩散模型的数学本质是建模瞬时速度场。极限是即时速度需要一个时间间隔才能接近零。 Mungu流的核是为平均速度场进行建模。限制是，平均速度失去了当地优化的dinamic的细节，生产质量融合了耳朵ly，经过较少的阶段后几乎是固定的。与前两个不同，过渡模型始终在间隔之间执行任何状态。状态过渡可以被视为自然包含瞬时速度和平均速度的速度场。在解决方案形式中，扩散是局部ODE PF的数值解，结算是在局部平均速度场中建立的解决方案，并且过渡模型在全局生成路线上找到了解决方案的流动模式。在特殊情况下，它可以退化平均速度场，并将溶液的解决方案模式变性为局部溶液集。作者验证了图像中主要由文本的任务的遗传数据集，并比较了在推断（NFE），不同的分辨率以及不同水平和垂直关系的不同步骤下生成过渡模型的能力。在本文中，我们将介绍865m的参数的大小。发现过渡模型（TIM）显然超过了流动蒸馏模型。同时，发电能力的上限也可以超过流量。 1-DEV（参数12b）。由于蒂姆（Tim）结合了本地分辨率培训的培训策略（有关更多信息，请参见本地分辨率图像组成），因此本文提出的模型在分辨率，水平和垂直关系方面更加灵活。过渡模型的训练和可扩展性的稳定性使过渡模型可扩展。在过渡模型的训练过程中，培训目标的关键是计算$ \ fraid { – } f _ _ {\ theta f _ {\ theta^{ – } f _ {\ theta^{ – { – }这个计算。但是，JVP表示可扩展性的基本瓶颈。它不仅是一个高计算过载，而且更加繁琐，可以回到自我反射，这与关键训练优化（例如在优化中的闪光灯和FR的完整优化）不兼容分布式框架中的周元（FSDP），例如完全碎片的数据（FSDP）。为此，他们提出了一个差分推导方程（DDE），并使用了原理的有限差异方法来打破此限制：本文中提出的DDE计算方法不仅可能与JVP的大约两倍有关，而且更重要的是与FSDP接触。计算机解决方案。更稳定的过渡模型培训。除可伸缩性外，任何时候都基于电容来控制梯度差异。 ，如果转移扩展了很大的时间间隔（$ \ delta t \ a t $），则更有可能造成突然损失。为了减轻这个问题，作者提出了一种减肥策略，该策略优先考虑短期转移，可以提供更常见，更稳定的学习信号。其中，$ \ tau（\ cdot）$是重建时间轴的单调函数。本文u中的最终模型SES切向空间变换有效地扩展了时间域，从而获得了特定的加权形式。其中\ sigma _ {\ text {data}} $代表清洁数据的标准偏差，有效地改善了训练稳定性。研究人员提出了过渡模型（TIM）作为生成模型的新范式。瞬时矢量字段学习了固定部分的最终点图，而且直接在两个矩之间调节了“通用状态的过渡身份”，这支持了多个通道大小和精制轨迹的多个段，并且考虑到铁路交叉的速度和高速。从理论上讲，我们将从在生成的路径上学习特定的解决方案，以在全球生成的路线上学习解决方案收集器。在实践中，我们将JVP替换为DDE之前的有限差。这是一种本地兼容的FSDP/Flaxhattion，因此训练更快，更可扩展。同时，我们使用重量核中损失的g功能优先级间隔，降低梯度的方差并提高稳定性。实验表明，TIM-865M可以超过流速质量的补偿。 1-SCHNELL/DEV（12B）根据R.Multi-Jolution和Multimucose的配置采取几个步骤。总的来说，“蒂姆（Tim）解决了速度和质量基本差异的分类，这在全球路线方面提供了更一般，可扩展和稳定的生成建模。
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有一些快速，好！新的Tim范式培训，该训练本地支持FSDP+ Flash Guatt
