多模态大模型的成功原理 以及技术难点
多模态大模型的终点就是，人，，人就是最完美的多模态模型，多模态大模型是允许多种模态数据的深度学习模型，与之对应的是单模态模型；但由于单模态模型存在很多毛病，因此多模态大模型应运而生，人就是最完美的多模态模型，而大模型的开展方向也是让它越来越......
项义务测上去 Gemini等多模态大模型竟都没什么视觉感知才干 14 GPT4V
2023，2024年，以GPT，4V、Gemini、Claude、LLaVA为代表的多模态大模型，MultimodalLLMs，曾经在文本和图像等多模态内容处置方面体现出了绝后的才干，成为技术新浪潮，但是，关于这些模型的评测多集中于言语上的......
清华大学提出1
在深度神经网络的训练环节中，全量化训练，FullyQuantizedTraining，FQT，经过将激活值、权重和梯度量化到较低的精度，清楚减速了训练环节，随着对训练数值精度的始终紧缩，一个人造而然的疑问显现进去，全量化训练的极限是什么，即......
新架构训练效率大幅优化 2来了 再战Transformer！原作者带队的Mamba
自2017年被提出以来，Transformer曾经成为AI大模型的干流架构，不时稳居言语建模方面C位，但随着模型规模的裁减和须要解决的序列不时变长，Transformer的局限性也逐渐凸显，一个很清楚的毛病是，Transformer模型中自......
Scaling Law 实时视频时代或将开启！ 两步采样就出图 OpenAI上新sCM！生成速度优化50倍 再创奇观
传统分散模型要过期了，OpenAI找到一种新方法，间接把生成速度提高50倍！分散模型在生成式AI畛域的关键性显而易见，把生成真切的图像、3D模型、音频和视频变为了事实，然而，分散模型依然有个致命bug——采样速度太慢，OpenAI钻研的新方......
分散模型严重技术打破！ OpenAI发布sCM优化50倍效率 刚刚
1、sCM新分散模型在今天清晨，OpenAI推出了翻新的分散模型方法sCM，这一方法仅需两步骤即可生成高品质的图片和3D模型，成功了高达50倍的时钟速度优化，特意是在解决高分辨率义务时体现尤为杰出，举例来说，应用sCM训练的一个领有15亿参......
谷歌颁布大模型数据挑选方法 算力降落10倍 效率优化13倍
随着GPT，4o、Gemini等多模态大模型的产生，对训练数据的需求呈指数级回升，无论是人造言语文本了解、计算机视觉还是语音识别，经常使用精心标注的数据集能带来清楚的功能优化，同时大幅缩小所需的训练数据量，但目前少数模型的数据处置流程严重依......
Arctic
高品质数据关于言语模型的有效预训练至关关键，但是，，高品质，的准确定义仍未失掉充沛探求，聚焦于代码畛域，论文引入了Arctic，SnowCoder，1.3B，这是一个数据高效的基础代码模型，经过三个阶段的逐渐精炼数据启动预训练，共处置了55......
多token预测 优化大模型推理效率 Meta等最新钻研
GPT，4、Gemini系列、Llama，3等开闭源大模型，理论经常使用的是下一个token预测，Next，tokenPrediction，的损失函数启动预训练，这种方法只管弱小，但有很多局限性，例如，须要少量的训练数据才干使模型到达人类儿......
详解用于相似和剽窃检测的技术Shingling
本文将向你引见shingling的概念、Shingling技术的基础常识、Jaccard相似性、以及初级技术和优化，在数字时代，消息随时可用且易于访问，须要一种能够检测剽窃，有意或有意，的技术，从内容复制到增强人造言语处置才干，Shingl......