太牛了!阿里云百炼上线百万长文本模型Qwen2.5 -Turbo,百万tokens...
在推理速度方面,通义千问团队利用稀疏注意力机制将注意力部分的计算量压缩了约12.5倍,将处理1Mtokens上下文时的首字返回时间从4.9分钟降低到68秒,实现了4.3倍的速度提升。Qwen2.5-Turbo可应用于长篇小说深入理解、仓库级别代码助手、多篇论文阅读等场景,可一次性处理10本长篇小说,150小时的演讲稿,3万行代码。针对...
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...
把连续相同的图像块合并成一个token,就能让Transformer的视频处理速度大幅提升。卡内基梅隆大学提出了视频大模型加速方法Run-LengthTokenization(RLT),被NeurIPS2024选为Spotlight论文。在精度几乎没有损失的前提下,RLT可以让模型训练和推理速度双双提升。一般情况下,利用RLT,Transformer视频识别模型的训练时间可缩短30%...
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...
写给小白的大模型入门科普
而且,每次训练,都需要很长的时间。GPU算卡根据公开的数据显示,训练GPT-3大约需要3640PFLOP·天(PetaFLOP·Days)。如果采用512张英伟达的A100GPU(单卡算力195TFLOPS),大约需要1个月的时间。训练过程中,有时候还会出现中断,实际时间会更长。总而言之,大模型就是一个虚拟的庞然大物,架构复杂、参数庞大、依赖...
手把手教你预训练一个小型 LLM|Steel-LLM 的实战经验
数据训练进度恢复:预训练时间长,难免会出现中断的情况,想要继续训练的话,不仅要恢复模型和优化器的状态,还需要恢复数据训练的进度。TinyLlamamain分支提供的恢复数据训练进度的方法比较简单粗暴,保存模型checkpoint时候也记录下迭代轮数,加载checkpoint之后直接跳过之前迭代过的轮数的数据,这种方式的的数据恢复要求预训练过...
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...
2.灵活的预测范围:Time-MoE支持任意长度的输入和输出范围,能够处理从短期到长期的各种时序预测任务,实现了真正的全域时序预测(www.e993.com)2024年11月23日。3.全球最大规模的开源时序数据集:团队开发了Time-300B数据集,涵盖9个领域的超过3000亿个时间点,为模型提供了丰富的多领域训练数据,确保其在多种任务中的卓越泛化能力。
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...
这家AI公司,做出了全球最大的原生3D大模型
我们的商业化进程是有明确时间节点的,特别是在10月份,我们将重点放在创作者产品这一部分,并计划做一些活动,例如近期我们做了一个CuteMe的创意玩法,用户可以通过照片创作Q版风格化的3D形象,让普通用户也可以自由发挥创意。Direct3D-1B3D打印件效果甲子光年:你们会为客户提供哪些服务模式?
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...
NVIDIA推出全新AI PC频道,拓展消费领域市场影响力
目前,NVIDIA主要谈论的是其RTXGPU如何增强AI性能,但据业内人士透露,该公司可能会在不久的将来推出更多针对AI的产品。NVIDIA已经将其RTX平台定位为“高级AIPC”平台,并且有报告指出,该公司最终将开发其专用的“PCCPU”。NVIDIA承诺,其RTXGPU能够将AI模型训练速度提高30倍,现代游戏...