腾讯语音合成技术:模型优化与推理加速实践

在引入KVCache机制后,AR模型被划分为两个主要阶段:预填充(Prefill)阶段和解码(Decode)阶段。预填充阶段负责初始化模型的状态,并为后续的解码过程准备必要的上下文信息;而解码阶段则基于这些上下文信息逐个生成音频样本或token。对于生成一段时长为10秒的高质量音频而言,采用传统方法通常需要AR模型产生大约...

必知!5大AI生成模型

model=DiffusionModel(unet)#训练过程forepochinrange(num_epochs):forx_realindataloader:#从数据加载器中获取真实数据#前向过程x_t=x_real#从真实数据开始fortintorch.linspace(0,1,num_steps):#添加噪声noise=torch.randn_like(x_t)*torch.sqrt(1-torch.exp(-2*t))x_t=x_...

今日arXiv最热大模型论文:UCLA:疯狂试探大模型的底线,揭露各大...

项目通过三个步骤构建,分别是提示生成、重写有害提示、过滤有害提示。▲图2:所贡献数据集的整个创建过程。使用Mixtral8*7B作为有害提示发生器,提示重写器和模型集成(GPT-4-turbo-2024-04-09,Llama-3-70b,Gemini-1.5-pro)作为提示调节器。提示生成:起初从有害提示中获取种子提示,然后转化它们为看起...

提高大模型计算效率!彩云科技推出大模型 DCFormer,效率是...

增加的计算量(flops)也不多,并且随着模型规模的增大,这种复杂度相对减少,即模型越大,增加的计算strong>复杂度越少。接下来,让我们看看主要的测试结果——性能算力比。性能算力比衡量的是单位算力投入能带来多少性能提升。实验结果显示,在相同的训练数据(300Btokens)下,一个改进后的69亿参数模型,其效果甚至超过了1...

模型内在回复倾向性分析,仅利用几条真实世界的指令破坏LLMs的安全性

在我们的研究中,我们引入了一种新的越狱攻击方法(RADIAL),该方法包括两个步骤:1.模型内在回复倾向性分析:我们分析LLMs对现实世界指令的内在确认和拒绝倾向。2.真实世界指令驱动越狱:基于我们的分析,我们策略性地选择了几个真实世界的指令,并将恶意指令嵌入其中,以放大LLMs产生有害回复的潜力。

如何从实验中获得更多?——AB实验的异质性分析实践

具体实践而言,一方面需要对影响环节进行梳理,对分析范围进行相应适当的限制,确定适当的分析场景;限定太多可能会缺乏落地价值和应用能力,限定太少可能会造成未观测到的混淆因素过多,难以得到置信的模型(www.e993.com)2024年11月14日。另一方面,需要尽可能对过程中的混淆因子进行特征的抽象。

万文解析100个顶级思维模型:HOOK模型

HOOK模型在产品设计中的具体应用案例:通过数字产品如微信和淘宝的案例,展示HOOK模型在设计用户粘性策略中的具体应用方法。HOOK模型在其他领域的应用:讨论HOOK模型在营销和活动策划以及游戏领域中的应用实例,展示其在不同场景下的适用性和有效性。可能遇到的挑战与解决方案:分析在应用HOOK模型过程中可能面临的挑战,并提...

FBI-LLM低比特基础大语言模型来了,首个完全从头训练的二值化语言...

模型结构主要基于LLaMA的结构。如上左图,首先是LLM模块,其中包含使用可学习的α和β组成的FBI-Linear层。右图为自回归蒸馏和模型训练相关过程。具体而言,由于在LLM中,大多数参数都位于线性模块中。FBI-LM将除causalhead以外的所有线性模块替换为FBI-linear层。由于causalhead直接影响每个步骤中的输出token分布...

平行科学:大模型时代AI4S的前沿技术与框架体系

摘要智能大模型技术作为智能产业与新质生产力的典型代表,正掀起人类社会变革的新浪潮,并加速推动科学研究范式的转变,在人工智能驱动的科学研究(AIforScience,AI4S)中起着越来越重要的作用,推动以“三个世界、三种技术、三类科学家、三种模式”为特点的平行科学新范式的形成。从虚实互动之平行智能的角度看,大...

中金| AI十年展望(二十):细数2024大模型底层变化,推理优化、工程...

使用Mistral7B小模型评估Quiet-STaR显示性能提升:1)在数学推理和常识推理任务中,模型的零样本准确率显著提高;2)在处理复杂文本时,模型对困难标记的困惑度有所改善,中间推理提升了理解和预测能力;3)随着思考标记数量和训练步骤的增加,模型准确率普遍上升,表明更多推理步骤和持续训练有助于增强推理能力。