一块显卡理解一部电影,最新超长视频理解大模型出炉

△图一:不同长视频模型在单块80G显卡上支持的最大帧数及在Video-MME上的表现要知道,长视频理解是多模态大模型的核心能力之一,也是迈向通用人工智能(AGI)的关键一步。然而,现有的多模态大模型在处理10分钟以上的超长视频时,仍然面临性能差和效率低的双重挑战。Video-XL正是为此而来,模型代码均已开源。未来,...

扩散模型失宠?端侧非自回归图像生成基础模型Meissonic登场,超越SDXL

具体而言,在训练过程中,Meissonic仅使用210万张图像,相较于其他主流模型(如SD-1.5和Dall-E2),训练数据的使用量显著减少。在使用8个A100GPU进行训练的情况下,Meissonic的训练时间仅需19天,显著低于Würstchen、SD-2.1等模型的训练时间。广泛影响最近,移动设备上的端侧文本到图像应用如谷歌Pixel9的Pixel...

专家模型不要专家并行!微软开源MoE新路径

同样,42BMoE模型的训练吞吐量比10BMoE模型的训练吞吐量慢约3.96倍(对应参数少4.2倍)。并行实验在只使用pipeline并行的情况下,通过在GPU之间进一步划分不同层,可以将最大专家数量从16个扩展到32个。但是,如果再增加专家数量,则会导致单个层的参数过多,一个GPU就放不下了。所以下一个维度采用张量并行。专...

一张显卡看遍天下电影!智源联合高校开源Video-XL打破长视频理解...

在MVBench和Next-QA任务评测中,Video-XL取得了和目前SOTA模型相当的效果。3.消融实验表3Video-XL的消融实验Video-XL对所提出的视觉压缩机制和VICO数据集进行了消融实验,如表3所示。视觉压缩的有效性Video-XL使用Bunny695k数据集训练了两个模型:一个不使用压缩,另一个使用随机压缩比(从{2,8,16...

性能与成本双赢:实测戴尔AI工作站支撑企业大模型的本地部署与训练

三、训练测试「NVIDIARTX5880Ada」具备48GB显存,特别适合于进行大模型的微调任务,这次我们使用了Llama-Factory对搭载不同数量「NVIDIARTX5880Ada」GPU的DellPrecision7960Tower进行了训练任务的测试,结果如下:对于8B模型,我们使用一张「NVIDIARTX5880Ada」就足够Lora训练,其平均功耗达260W,即算...

金融机构人才抢夺战,大模型专才成“新宠儿”,求职者需扩充技能包

一是数据质量方面存在差距(www.e993.com)2024年11月23日。用于训练大模型用的中文语料和英文语料对比，不仅污染更严重，而且高质量的语料数量层面也要小于英文语料，影响模型训练效果。二是软件生态方面有待提高。目前主流的训练和推理部署软件多为国外生产，相关的开发规范也多以OpenAI等国外机构为标准。三是AI硬件方面存在差距。由于受到外部制裁的影响...

“超级有用”的AI,被百度做成了

教育无疑是AI应用最有意义的领域,但是对AI的准确率也提出了更高要求,这就需要深耕教育领域的企业基于垂直数据来训练模型。对于好未来这样的企业来说,自己去购买显卡搭建算力集群的投入是难以承受的,而百度百舸为好未来自研“九章大模型(MathGPT)”早期高效低成本“跑起来”提供了关键支撑作用。

中国大模型发展指数(第1期)

大模型实践方面:实践指数揭示了大模型在实际应用中的增长态势,尽管短期内增速有所放缓,但大模型在各行业的应用水平仍在提升。特别是大模型创业指数的快速增长,表明市场对大模型应用的高度认可和积极响应。大模型支撑方面:支撑指数的显著增长凸显了中国在算力、人才、政策和创新环境等方面的坚实基础。算力中心数量的增加...

端侧大模型推理挑战与优化:商汤 SensePPL 深度调优实践

第二,端侧大模型的部署可以缓解算力压力。首先,我们来看看云端的情况。当前云端面临的一个主要问题是算力成本过高。以ChatGPT为例,根据其日活跃用户数推算,它需要大约46万台服务器来支持其运行,而OpenAI一年的运营成本高达85亿美元。其中,训练成本约为30亿美元,推理成本约为40亿美元。这还不包括...

鲸选周报丨大模型“生了”几个小宝;6小虎的传言;显卡军备竞赛

他会在未来几个月内再增加10万张GPU，其中包含5万张更先进的H200GPU。快评：其实这周国外AI领域有很多大新闻，比如OpenAI以千亿美元估值融资。国外AI企业融资也是为了AI训练集群，国外现阶段的显卡储备数量如下，未来还会翻倍。在GPT4时代，国内大模型能够凭借现有显卡追上，5、6、7如何追赶呢？