受 Consistency Model(CM)的启发,来自香港中文大学 MMLab、Avolution AI、上海人工智能实验室和商汤科技公司的研究团队提出了 AnimateLCM,该模型将预训练的图像扩散模型蒸馏为最小步骤以加速采样,以及其在条件图像生成上的成功扩展——Latent Consistency Model(LCM),从而以最少的步骤生成高保真视频。 研究团队提出了一种...
训练小型 LM 的研究通常依赖于模仿学习来复制能力更强的模型的输出。我们认为,过度强调模仿可能会限制较小模型的潜力。我们试图教导小型 LM 针对不同的任务采用不同的解决策略,这些策略可能与较大模型使用的策略不同。例如,虽然较大的模型可能为复杂任务提供直接答案,但较小的模型可能不具有相同的容量。在 Orca 2 ...
这篇论文主要讨论了大模型时代下联邦学习的发展,提出了一种特定于领域的多模态大型模型的联邦学习框架。这种框架允许多个企业利用私有领域数据共同训练垂直领域的大型模型,从而实现智能服务。作者深入讨论了联邦学习在大模型时代在智能基础和目标方面的战略转变,以及面临的新挑战,包括异构数据、模型聚合、性能与成本权衡、数...
方法简述:论文提出了一种加速Transformer训练的方法,通过学习如何生长预训练的Transformer模型。具体来说,作者将小模型的参数线性映射到大模型中进行初始化。为了易于学习,作者将线性变换分解为宽度和深度增长操作符的组合,并进一步使用这些增长操作符的克罗内克分解来编码架构知识。在语言和视觉Transformers上的大量实验表明,...
事实上，在多种评估方法上，CoDi均超越了现有多模态大模型的生成效果。华人本科生，5篇顶会论文一作 一作Zineng Tang，本科就读于北卡罗来纳大学教堂山分校，也是微软研究院的实习生，今年6月将进入加州大学伯克利分校读博。他的研究兴趣在于多模态学习、机器学习和NLP领域，而从大一开始，他就在NeurIPS、CVPR、ACL...
北大发布最强开源代码大模型:aiXcoder-7B,可商用。 aiXcoder 7B 代码大模型,不仅在代码生成和补全任务中大幅领先同量级甚至超越 15B、34B 参数量级的代码大模型;还凭借其在个性化训练、私有化部署、定制化开发方面的独有优势,成为最适合企业应用、最能满足个性化开发需求的代码大模型。aiXcoder 7B 的全部模型参数和推理...
（论文地址见文末）研究发现一览图是这样婶儿的：详细内容我们接着往下看。从软件测试的视角来看 首先，研究人员从软件测试的角度进行了分析，并将收集到的研究工作按照测试任务进行组织。如下图所示，大模型的应用主要集中在软件测试生命周期的后段，用于测试用例准备（包括单元测试用例生成、测试预言生成、系统级测试...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2402.12451.pdf MLLMs的发展 MLLMs的发展路径与LLMs相似，Flamingo是首个在视觉语言领域大规模探索上下文学习的模型。随后，视觉指令调整迅速成为多模态领域最突出的训练范式，以及使用PEFT技术对LLM进行微调。如下图所示，任何MLLM至少包含三个组件：作为与用户交互的接口的LLM主干...
Galactica 模型是在大量的论文、参考资料、知识库和许多其他来源的科学语料库上进行训练的，包括超过 4800 万篇论文、教科书和讲义、数百万种化合物和蛋白质知识、科学网站、百科全书等。与依赖于未经整理的、基于网络爬虫文本的现有语言模型不同，Galactica 训练所用的语料库是高质量且经过高度整理的。该研究在不过...
多模态大语言模型(MLLM)是近年来一个新兴的研究热点,它利用强大的大语言模型(LLM)作为大脑进行多模态研究。MLLM令人惊讶的涌现能力,比如基于图像写故事和无ocr的数学推理,在传统方法中是罕见的,这表明了一条通往人工通用智能的潜在道路。本文旨在对MLLM的最新研究进展进行跟踪和总结。首先,论文提出了MLLM的公式,并...