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拡散モデルによるコード生成モデル「Dream-Coder 7B」をmacOSで動かして他モデルと比較してみた - Generative Agents Tech Blog
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ジェネラティブエージェンツの西見です。 Googleが発表した拡散モデルを利用した言語モデル「Gemini Dif... ジェネラティブエージェンツの西見です。 Googleが発表した拡散モデルを利用した言語モデル「Gemini Diffusion」があまりにも爆速で動作していたのは記憶に新しいです。 deepmind.google そんな中、2025年7月15日に拡散モデルベースのオープンウェイトのLLMである「Dream-Coder」が公開されたのを見て、ローカルでどのぐらいの速度が出してくれるのかが気になり、検証してみました。 github.com Dream-Coderとは Dream-Coderは、香港大学NLPグループが開発した拡散モデルベースのコード生成LLMです。従来の自己回帰モデル（左から右への逐次生成）とは異なり、discrete diffusion modelingという手法を採用しています。 discrete diffusion modelingとは、画像生成で使われる拡散モデルをテキ
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