两步采样就出图 OpenAI上新sCM！生成速度优化50倍 再创奇观 Scaling Law 实时视频时代或将开启！
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......
效率优化13倍 谷歌颁布大模型数据挑选方法 算力降落10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......
刚刚 OpenAI发布sCM优化50倍效率 分散模型严重技术打破！
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......
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......
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......
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......
从零成功大模型
从零成功大模型，BERT预训练从零成功大模型，BERT微调咱们在BERT微调那篇文章中提到，许多NLP义务，如情感剖析和问答，都依赖于高低文了解才干，而像BERT这种双向模型具备较强的高低文了解才干，因此十分适宜用于义务微调......
公用于法律的两个开源大模型 最高1410亿参数
法国国度初等教育计算中心、巴黎萨克雷大学的钻研人员联结开源了公用于法律畛域的大模型——SaulLM，SaulLM一共有540亿、1410亿两种参数，以及基础模型和指令微调两种版本，SaulLM的最大特征是经常使用了5亿token的专业法律数......
它们之间有什么区别和咨询 无监视学习与深度学习 什么监视学习
监视学习，无监视学习与神经网络既有咨询，又有区别，在学习机器学习的环节中，监视学习，无监视学习和深度学习是咱们经常碰到几个名词，但很多人弄明白它们之间的相关，也不知道它们都能处置什么疑问，01、什么是监视学习，无监视学习和深度学习，机器学习......
字节豆包语音分解成绩Seed 耳朵没错 是声响太真了
Seed，TTS是字节跳动豆包大模型团队近期发布的语音生成大模型成绩，它生成的语音简直与真人齐全一样，连发音瑕疵也能生成出来，尤其在学习模拟人类谈话方面，相似性和自然度均有很好表现，举例来说，将一段语音提供应Seed，TTS，它就能按文本生......