大型视觉语言模型

将多模态大模型稀疏化，3B模型MoE-LLaVA媲美LLaVA-1.5-7B

对于大型视觉语言模型（LVLM）而言，扩展模型可以有效提高模型性能。然而，扩大参数规模会显著增加训练和推理成本，因为计算中每个 token 都会激活所有模型参数。基于此，来自北京大学、中山大学等机构的研究者联合提出了一种新颖的 LVLM 训练策略 ——MoE-Tuning。MoE-Tuning 可以构建参数数量惊人但计算成本恒定的稀疏模型，并有效解决通常与多模态学习和模型稀疏性相关的性能下降问题。该研究还提出了一种基于 MoE 的新型稀疏 LVLM 架构 ——MoE-LLaVA 框架。该框架独特地在部署过程中通过路

1/31/2024 3:01:00 PM

机器之心

资讯热榜

Mac也能跑Qwen3，一文看懂本地部署qwen 3配置要求 Ollama 支持全线的 Qwen 3 模型 Qwen3正式发布，优化编码与代理能力，强化MCP支持引领AI新潮流即梦3.0海外版发布，电影级视觉与精准英文排版引领AI创作新高度 AI视频资讯早读！7个产品更新+8个案例精选小米开源“Xiaomi MiMo”大模型：为推理而生，以 7B 参数超越 OpenAI o1-mini 小米首个推理大模型Xiaomi MiMo开源 DeepWiki：AI驱动的GitHub代码库百科全书正式亮相

标签云

人工智能 OpenAI AIGC AI ChatGPT AI绘画 DeepSeek 数据模型机器人谷歌大模型 Midjourney 智能用户开源学习 GPT 微软 Meta 图像 AI创作技术论文 Stable Diffusion Gemini 马斯克算法蛋白质芯片代码生成式英伟达腾讯神经网络研究计算 Anthropic 3D Sora AI for Science AI设计机器学习开发者 GPU AI视频华为场景人形机器人预测百度苹果伟达 Transformer 深度学习 xAI Claude 模态字节跳动大语言模型搜索驾驶具身智能神器推荐文本 Copilot LLaMA 算力安全视觉视频生成训练干货合集应用大型语言模型亚马逊科技智能体 DeepMind 特斯拉