
全面超越ViT,美团、浙大等提出视觉任务统一架构VisionLLAMA
全面超越ViT,美团、浙大等提出视觉任务统一架构VisionLLAMA半年多来,Meta 开源的 LLaMA 架构在 LLM 中经受了考验并大获成功(训练稳定、容易做 scaling)。
半年多来,Meta 开源的 LLaMA 架构在 LLM 中经受了考验并大获成功(训练稳定、容易做 scaling)。
2023 年,大型语言模型(LLM)以其强大的生成、理解、推理等能力而持续受到高度关注。然而,训练和部署 LLM 非常昂贵,需要大量的计算资源和内存,因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的方法。
2023 年 12 月,首个开源 MoE 大模型 Mixtral 8×7B 发布,在多种基准测试中,其表现近乎超越了 GPT-3.5 和 LLaMA 2 70B,而推理开销仅相当于 12B 左右的稠密模型。为进一步提升模型性能,稠密 LLM 常由于其参数规模急剧扩张而面临严峻的训练成本。
随着多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model,MLLM)的快速发展,以 MLLM 为基础的多模态 agent 逐渐应用于各种实际应用场景中,这使得借助多模态 agent 实现手机操作助手成为了可能。
随着大型语言模型(LLM)技术日渐成熟,提示工程(Prompt Engineering)变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南,包括微软、OpenAI 等等。
IPA 已经成了现代智能手机不可或缺的标配,近期的一篇综述论文更是认为「个人 LLM 智能体会成为 AI 时代个人计算的主要软件范式」。
对模型参数量的迷信、执念也许可以放下了,混合多个小模型也是未来构造对话型 AI 的一个光明的方向。
近日,CMU Catalyst 团队推出了一篇关于高效 LLM 推理的综述,覆盖了 300 余篇相关论文,从 MLSys 的研究视角介绍了算法创新和系统优化两个方面的相关进展。
在 AI 领域,近年来各个子领域都逐渐向 transformer 架构靠拢,只有文生图和文生视频一直以 diffusion + u-net 结构作为主流方向。diffusion 有更公开可用的开源模型,消耗的计算资源也更少。
进入现今的大模型 (LLM) 时代,又有研究者发现了左右互搏的精妙用法!近日,加利福尼亚大学洛杉矶分校的顾全全团队提出了一种新方法 SPIN(Self-Play Fine-Tuning),可不使用额外微调数据,仅靠自我博弈就能大幅提升 LLM 的能力。