视频大模型无损提速:删除多余token,训练时间减少30%,帧率越高效果...

训练时长下降30%在训练阶段,RLT对ViT-B和ViT-L两种规模的模型都有很好的加速效果。在Kinetics-400上,ViT-BRLT和ViT-L训练时间分别从14.4小时和21.6小时,降低到10.2小时和15.4小时,降幅均接近30%左右,精度损失不超过0.1个百分点;在SSv2上,两者的训练时间分别从10.1和15.2小时,降低到7.2和10.8小时,降幅也接近3...

视频生成无损提速:删除多余token,训练时间减少30%

训练时长下降30%在训练阶段,RLT对ViT-B和ViT-L两种规模的模型都有很好的加速效果。在Kinetics-400上,ViT-BRLT和ViT-L训练时间分别从14.4小时和21.6小时,降低到10.2小时和15.4小时,降幅均接近30%左右,精度损失不超过0.1个百分点;在SSv2上,两者的训练时间分别从10.1和15.2小时,降低到7.2和10.8小时,降幅也接近3...

LLM-Mixer: 融合多尺度时间序列分解与预训练模型

最后应用一个可训练的解码器(一个简单的线性变换)于LLM的最后一个隐藏层,以预测下一组未来时间步。这一步的最终结果是输出预测,完成LLM-Mixer框架处理流程。实验结果Jin等人在多个常用的长期和短期多元时间序列预测基准数据集上评估了LLM-Mixer的性能,并与最先进的基线模型进行了比较。对于长期预测任务,他们使用了...

全球首次!时序大模型突破十亿参数,华人团队发布Time-MoE,预训练...

Time-MoE使用逐点分词方法以确保时间序列信息的完整性,提高了模型处理不同长度序列的灵活性与适用性,如模型框架图中①所示。在②中,SwiGLU激活函数对每个时间序列点进行嵌入,其中包括一个Feed-forwardnetwork(FFN)和一个SwishFFN,从而增强模型对多维输入的处理能力:MoETransformer模块Time-MoE基于decoder-onl...

李开复:零一万物绝不放弃预训练 中美顶尖大模型差距6个月时间

“缩短时间差非常困难，我不预测我们可以缩短这个时间差。因为毕竟人家是用十万张GPU训练出来，我们用的是两千张GPU训练出来，我们时间差能达到只是因为我们模型、AIinfra等团队都热心聪明，去使用和理解对方做出来的东西，再加上我们自己每家的研发有特色，比如数据处理、训推优化等等。”李开复指出，通过一套打法，中美...

...美好的事物需要更多思考和时间来成就、将出现思考数年的模型

我的一个“啊啊哈时刻”是,当我们看到,如果你使用强化学习来训练模型,让它生成和磨练自己的思维链,它可以比让人类为它编写思维链做得更好(www.e993.com)2024年11月24日。这是一个“啊哈时刻”,表明你可以真正地扩展这个方法,并探索模型以这种方式进行推理。团队成员G:在我到这里工作的大部分时间里,我们一直在努力让模型更好地解决数学问题...

运动时长 or 运动强度哪个才是关键?最新研究:高强度比长时间运动...

04此外,研究指出,将运动集中在较短的时间段内进行,而非零散地分布在一天之中,对健康的益处更大。以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考提到运动有益健康,相信很多人的观念里都是:运动时间在30分钟以上才是“有效运动”。这种看法导致大家往往都更注重运动时间,认为“量变”才能引起“质变”,几分钟,或者十几分钟...

建设银行申请场景声纹模型优化专利,大大节约模型训练时间

从而可以大大节约模型的训练时间,并使得模型在特定场景上的识别效果得到优化,以及确保模型具备良好的鲁棒性与泛化能力。2、行情页面全新改版,一眼看清主散流向、涨跌温度;3、全新ETF、可转债、REITs行情信息,新增实时溢价、到期收益率等10余项数据;4、大V专栏升级,汇聚全网优质内容。

清华提出时间序列大模型:面向通用时序分析的生成式Transformer

作者团队目前还在持续扩大数据集,并将UTSD公开至HuggingFace,以促进时序领域的预训练以及大模型研究。训练方法:统一格式+自回归生成不同于语言、图像有着相对固定的格式,时序领域的数据存在异构性,例如变量数目,采样频率和时间跨度等,因此,进行大规模时序预训练的首要难题在于如何统一异构的时间序列。

爱范儿

同时,机身支持与专业电影机兼容的S-Log曲线,其中的S-Log3伽马曲线可以记录超过十五档的动态范围,与CineAltaV2、FX9等电影机拍摄的素材轻松匹配,打通后期处理流程。对于新手而言,S-Log的确不好上手,Alpha1II支持导入16个用户LUT用于预览画面,进一步降低专业调色曲线的使用门槛。如果S-Log...