MoE-Tuning

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

苹果发布全新Xcode 26开发者工具：内置ChatGPT先进AI功能豆包App“一句话P图”功能全新升级基于SeedEdit 3.0实现全面优化微软发布 700 个真实 AI 案例，探索智能化工作新模式 DeepSeek前高管秘密创业，新AI Agent项目已获顶级VC押注 Microsoft Releases 700 Real AI Cases to Explore New Intelligent Work Models 苹果向开发者开放本地AI能力，推出全新Foundation Models框架支持MCP！开源智能体开发框架 Rowboat：打造你的智能助手只需几分钟苹果将 ChatGPT 和其他 AI 模型引入 Xcode

标签云

人工智能 AI OpenAI AIGC 模型 ChatGPT DeepSeek AI绘画谷歌数据机器人大模型 Midjourney 用户智能开源微软 GPT Meta 学习图像技术 AI创作 Gemini 论文马斯克 Stable Diffusion 算法英伟达代码 Anthropic 芯片开发者生成式蛋白质腾讯神经网络训练 3D 研究生成智能体苹果计算机器学习 Sora Claude AI设计 AI for Science GPU AI视频人形机器人搜索华为百度场景大语言模型 xAI 预测伟达深度学习 LLM 字节跳动 Transformer Agent 模态具身智能神器推荐工具文本视觉 LLaMA 算力 Copilot 驾驶大型语言模型 API RAG 应用架构