银江技术申请基于图卷积模板特征和双教师知识蒸馏的遥感图像场景...

建立双教师知识蒸馏模型,双教师知识蒸馏模型包括两个教师模型和一个学生模型,将S2中的训练集和测试集输入至双教师知识蒸馏模型实现模型的训练和测试;S4、将待检测的遥感图像输入至训练好的双教师知识蒸馏模型,模型输出对应的遥感图像场景分类预测图。

...机制SeerAttention;清华、智谱团队提出“预训练蒸馏”|大模型...

在这项工作中,HuggingFace团队提出了一个开源、无代码的工具/库AutoTrain(又名AutoTrainAdvanced),其可用于训练(或微调)不同类型任务的模型,例如:大语言模型(LLM)微调、文本分类/回归、token分类、序列到序列任务、句子transformers微调、视觉语言模型(VLM)微调、图像分类/回归,甚至是表格数据的分类和回归...

...开发者大会发布五大创新功能 实时语音、视觉微调、模型蒸馏…

模型蒸馏是通过使用更强大模型的输出对较小且成本效益高的模型进行微调,使其在特定任务上以更低成本达到高级模型的性能。也就是允许开发者使用大模型(例如o1-preview或GPT-4o)来微调较小的模型(例如GPT-4omini)。这种方法使得小公司或资源有限的开发团队能够使用与大模型接近的能力,而无需承担高昂的计算成本。

扩散模型训练方法一直错了!谢赛宁:Representation matters

REPresentationAlignment（REPA）是一种简单的正则化方法，其使用了近期的扩展Transformer架构。简单来说，该技术就是一种将预训练的自监督视觉表征蒸馏到扩展Transformer的简单又有效的方法。这让扩散模型可以利用这些语义丰富的外部表征进行生成，从而大幅提高性能。观察REPA的诞生基于该团队得到的几项重要观察。他...

华映资本邱谆:大模型行业泡沫正在显现

为打破英伟达显卡带来的高额算力成本投入的僵局,很多下游行业玩家推出“垂直行业小模型”或者“端侧小模型”,但可惜在技术路线上很难真正有捷径可走。这些小模型,除了通过RAG或者微调生成的模型、也包括大模型蒸馏后的小模型,即用大模型生产数据去训练出的模型,以及对大模型裁剪、压缩、剪枝后的模型。他们都有一个...

大模型时代(2):大模型的基本原理详解

剪枝(Pruning):移除模型中不重要的连接或权重,从而减小模型的规模(www.e993.com)2024年11月6日。量化(Quantization):将模型中的浮点数精度降低(如从32位降低到8位),从而减小存储需求和计算复杂度。蒸馏(Distillation):通过教师-学生框架,将大型模型的知识迁移到小型模型中,从而实现模型压缩。

字节音乐大模型炸场!Seed-Music发布,支持一键生成高质量歌曲

根据官方论文,如上图所示,从高层次来看Seed-Music有着统一的音乐生成框架,主要包含以下三个核心组件:一个表征模型,用于将原始音频波形压缩成某种压缩表征形式;一个生成器,经过训练可以接受各种用户控制输入,并相应地生成中间表征;一个渲染器,能够从生成器输出的中间表征中,合成高质量的音频波形。

边缘智能的新时代:端侧大模型的研究进展综述

4模型压缩：平衡性能与效率在边缘设备上部署大型语言模型（LLMs）时，保持性能的同时提升计算效率尤为关键。本文综述了四种关键的模型压缩技术：量化、剪枝、知识蒸馏和低秩分解，这些方法通过在性能、内存占用和推理速度之间找到平衡，确保了LLMs在端侧应用的可行性。量化是一种通过降低模型权重和激活的精度来减少...

LLM蒸馏到GNN,性能提升6.2%!Emory提出大模型蒸馏到文本图|CIKM 2024

在这项研究中,Emory大学的研究团队提出了一种创新的框架,通过蒸馏大语言模型(LLM)的知识来增强图神经网络(GNN)在文本属性图(TAG)学习中的性能。该方法分为两大核心部分:解释器模型的训练和学生模型的对齐优化。1.解释器模型的训练多层次特征增强:研究团队首先设计了一个解释器模型,该模型的主要任务是理解并吸收...

Claude 3.5疑似蒸馏GPT模型,误把自己当作OpenAI

昨晚,Anthropic发布最新的Claude3.5Sonnet模型,超越GPT-4o。但在网友的测试中,却出现了Claude3.5误认为自己是OpenAI的情况。很可能是Anthropic模型在蒸馏OpenAI的数据。之前曾发生过类似的事件,谷歌Gemini说自己是文心一言。不论如何,先看一下Anthropic这款最强模型的表现吧。