苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器研究揭示早融合架构在低计算预算下表现更优，训练效率更高。混合专家（MoE）技术让模型动态适应不同模态，显著提升性能，堪称多模态模型的秘密武器。
来自主题: AI技术研报
8999 点击 2025-05-06 14:41
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研究揭示早融合架构在低计算预算下表现更优，训练效率更高。混合专家（MoE）技术让模型动态适应不同模态，显著提升性能，堪称多模态模型的秘密武器。
现如今，微调和强化学习等后训练技术已经成为提升 LLM 能力的重要关键。
最近一段时间，各家新势力都在角力部署端到端的智能驾驶系统。
让大模型进入多模态模式，从而能够有效感知世界，是最近 AI 领域里人们一直的探索目标。
自主通才科学家的 5 个层级。
AI Agent 领域也存在 scaling law，甚至还在加速。
由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型（LRM，Large Reasoning Model）带来了新的 post-training scaling law，强化学习（RL，Reinforcement Learning）成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而，针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高：
在GTC2025大会上，NVIDIA依旧延续着“算力的故事”。如果AI的发展依旧遵循着scaling law（规模定律），那么这个故事还能继续讲下去。
谷歌团队发现了全新Scaling Law！新方法DiLoCo被证明更好、更快、更强，可在多个数据中心训练越来越大的LLM。
近年来，大语言模型 LLMs 在多种任务上的卓越表现已得到广泛认可。然而，要实现其高效部署，精细的超参数优化至关重要。为了探究最佳超参数的规律，我们开展了大规模的实证研究，通过在不同配置上进行网格搜索，我们揭示了一套通用的最优超参数缩放定律（Optimal Hyperparameter Scaling Law）。