小米大模型团队地提出了“TransAct 大模型结构化剪枝方法”,用 8% 的训练计算量即从 6B 模型剪枝了 4B 模型,训练效率得到提升;同时小米大模型团队自研了“基于权重转移的端侧量化方法”和“基于 Outliers 分离的端侧量化方法”,降低了端侧量化的精度损失,对比业界标准高通方案,量化损失下降 78%。MiLM2-4B 模型总...
小米的MiLM2还利用了Mixture of Experts(MoE)结构,提高了模型的表现及响应速度。以MiLM2-2B×8为例,该模型在保持性能的同时,其解码速度提升了50%,显示出优秀的训练效果与应用潜力。借助这些创新,小米已经在移动设备上实现了1.3B与6B模型的端侧部署的新突破,标志着其在便携设备AI应用中的领先地位。 随着AI技术的...
在具体应用上,MiLM2在指令跟随、闲聊、翻译等领域的表现甚至达到了行业顶尖水平。以MiLM2-6B模型为例,在必要的二次微调之后,使用于智能家居、手机等场景中,其表现均优于同参数规模的业内模型。 小米还推出了包含多种参数规模和模型结构的模型矩阵,以满足不同用户场景的需求。0.3B到6B的模型主要用于终端设备,能够高...
MiLM2 云边端结合的部署策略 小米大模型团队在设计MiLM2时,特别考虑了如何将其部署到不同的场景中——从端侧(终端设备)到云端(大型数据中心),每个场景都有其独特的需求和限制。 端侧部署:适用于手机、智能家居等设备,MiLM2在此类设备上的应用,采用了**MoE(混合专家模型)**等优化方案,既保证了低计算消耗,又...
2024年11月,小米公司宣布了其第二代大语言模型MiLM2的全面升级,此次迭代使得模型的参数范围从最小的0.3B到最大的30B,能力的提升幅度超过了45%。小米在去年8月首次推出的MiLM系列自此获得许多关注,而在经历了一年的发展后,MiLM2的推出标志着小米在人工智能领域的持续创新,尤其是在智能家居、智能汽车等生态系统中的...
根据小米官方的数据,MiLM2在十个能力维度上的平均表现提升超过45%。特别是在指令跟随、翻译、闲聊等关键能力上,这一模型的表现已经达到了行业领先水平,这对于构建智能助手和提升用户交互体验无疑是个利好消息。 在技术创新方面,小米团队通过改进训练策略和微调机制,对训练数据进行了质量和规模的双重提升。新的训练模型不...
近日,小米公司宣布其自研的大模型MiLM已实现重大升级,推出了全新的MiLM2。这一二代模型不仅在参数规模上做了大幅扩展,其性能也取得了显著提升,平均性能提升超过45%。小米此举不仅体现了其在人工智能领域的深厚积淀,也将为其智能设备生态系统注入新的活力。
小米推出MiLM2:超45%性能提升的AI新变革! 在科技发展的快车道上,每一次技术的迭代都可能成为颠覆性创新的起点。最近,小米公司宣布其自研的大模型MiLM(小米语言模型)迎来了重磅升级,新一代MiLM2不仅在参数上做了大幅扩展,更在多项关键技术上实现了质的飞跃。这一变革性的进步,让我们不禁好奇:它将如何改变我们的...
近日,小米公司宣布其自研大模型MiLM迎来了全新升级,第二代模型MiLM2在多个技术维度上取得了显著突破,尤其是在参数规模、性能和适用场景方面,展现出强大的竞争力。 MiLM2的核心特性与升级 新一代MiLM2的参数范围扩展至0.3B到30B,灵活适应不同应用场景的需求。这一举措不仅提升了模型的适用性,也大幅增强了其在处理复...
小米公司近日宣布,其自行研发的大模型MiLM实现了一次颠覆性的升级,推出了MiLM2。这款新一代模型在多项核心技术上取得了显著进步,参数规模扩展至0.3B-30B,不仅提升了模型性能,也进一步拓宽了其应用场景。这种灵活的参数配置意味着该模型可以根据不同的实际需求进行调整,满足从智能家居到智能交通等多个领域的应用,标志...