Token
讨论下一个token预测时,我们可能正在走进陷阱
自香农在《通信的数学原理》一书中提出「下一个 token 预测任务」之后,这一概念逐渐成为现代语言模型的核心部分。最近,围绕下一个 token 预测的讨论日趋激烈。然而,越来越多的人认为,以下一个 token 的预测为目标只能得到一个优秀的「即兴表演艺术家」,并不能真正模拟人类思维。人类会在执行计划之前在头脑中进行细致的想象、策划和回溯。遗憾的是,这种策略并没有明确地构建在当今语言模型的框架中。对此,部分学者如 LeCun,在其论文中已有所评判。在一篇论文中,来自苏黎世联邦理工学院的 Gregor Bachmann
进我的收藏夹吃灰吧:大模型加速超全指南来了
2023 年,大型 语言模型(LLM)以其强大的生成、理解、推理等能力而持续受到高度关注。然而,训练和部署 LLM 非常昂贵,需要大量的计算资源和内存,因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的方法。最近,一位名为 Theia Vogel 的博主整理撰写了一篇长文博客,对加速 LLM 推理的方法进行了全面的总结,对各种方法展开了详细的介绍,值得 LLM 研究人员收藏查阅。以下是博客原文内容。之前,我使用经典的自回归采样器手动制作了一个 transformer,大致如下:这种推理方法很优雅,是 LL
蚂蚁集团开源新算法,可助大模型推理提速2-6倍
近日,蚂蚁集团开源了一套新算法,可帮助大模型在推理时,提速2至6倍,引起业内关注。图:新算法在不同开源大模型上的提速表现。这套新算法名为Lookahead推理加速框架,能做到效果无损,即插即用,该算法已在蚂蚁大量场景进行了落地,大幅降低了推理耗时。以Llama2-7B-chat模型与Dolly数据集为例,实测token生成速度可由48.2个/秒,升至112.9个/秒,提速2.34倍。而在蚂蚁内部的RAG(检索增强生成)数据集上,百灵大模型AntGLM 10B版本的加速比达到5.36,与此同时,显存增加和内存消耗几乎
连看好莱坞大片都学会了!贾佳亚团队用2token让大模型卷出新境界
家人们谁懂,连大模型都学会看好莱坞大片了,播放过亿的GTA6预告片大模型还看得津津有味,实在太卷了!而让LLM卷出新境界的办法简单到只有2token——将每一帧编码成2个词即可搞定。等等!这种大道至简的方法有种莫名的熟悉感。不错,又是出自香港中文大学贾佳亚团队。这是贾佳亚团队自8月提出主攻推理分割的LISA多模态大模型、10月发布的70B参数长文本开源大语言模型LongAlpaca和超长文本扩展术LongLoRA后的又一次重磅技术更新。而LongLoRA只需两行代码便可将7B模型的文本长度拓展到100k token
Transformer速查宝典:模型、架构、训练方法的论文都在这里了
论文大合集,一篇文章就搞定。
30%Token就能实现SOTA性能,华为诺亚轻量目标检测器Focus-DETR效率倍增
轻量化模型 Focus-DETR 提速也提质。
苹果、俄勒冈州立提出AutoFocusFormer: 摆脱传统栅格,采用自适应下采样的图像分割
AFF 在小物体识别上向前再迈一步。
将26个token压缩成1个,新方法极致节省ChatGPT输入框空间
进入正文之前,先考虑一下像 ChatGPT 这样的 Transformer 语言模型(LM)的 prompt:
ICASSP 2022 | 用于多模态情感识别的KS-Transformer
多模态情感识别是人机交互中的重要技术,也是人工智能走向类人智能时所需要攻克的关键难题。
CVPR 2022 | 图像也是德布罗意波!华为诺亚&北大提出量子启发MLP,性能超越Swin Transfomer
来自华为诺亚方舟实验室、北京大学、悉尼大学的研究者提出了一种受量子力学启发的视觉 MLP 新架构。
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