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極智AI | 多模態(tài)大模型中的動(dòng)態(tài)高分辨率
極智視界分享了多模態(tài)大模型中的動(dòng)態(tài)高分辨率技術(shù)，該技術(shù)允許模型根據(jù)圖像復(fù)雜度實(shí)時(shí)調(diào)整處理分辨率，以優(yōu)化計(jì)算量。介紹了LLava-Next中的實(shí)現(xiàn)，包括切圖和縮放兩個(gè)分支，并展示了動(dòng)態(tài)高分辨率的代碼實(shí)現(xiàn)，涉及尋找最接近的寬高比和動(dòng)態(tài)預(yù)處理。
極智AI | 解讀大模型性能測(cè)試指標(biāo)及測(cè)試方法
從業(yè)務(wù)角度來(lái)說(shuō)是反映模型的初始響應(yīng)速度，對(duì)于實(shí)時(shí)交互式應(yīng)用非常重要，較低的TTFT可以提高用戶體驗(yàn)，使用戶感覺(jué)模型響應(yīng)迅速；從算法推理角度來(lái)說(shuō)，其實(shí)主要是在掐大模型推理的 Prefill 時(shí)間，更加準(zhǔn)確一些的是上圖中的 Queueing Time + Prefill Latency 時(shí)間和。
商湯、清華、復(fù)旦等開(kāi)源百億級(jí)多模態(tài)數(shù)據(jù)集，可訓(xùn)練類(lèi)GPT-4o模型
商湯科技等機(jī)構(gòu)聯(lián)合開(kāi)源了百億級(jí)圖文交錯(cuò)數(shù)據(jù)集OmniCorpus，規(guī)模是現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的15倍，包含86億張圖像和16,960億個(gè)文本標(biāo)記。OmniCorpus數(shù)據(jù)集在多語(yǔ)言、多類(lèi)型數(shù)據(jù)抓取上進(jìn)行了優(yōu)化，提高了內(nèi)容提取的質(zhì)量和完整性。通過(guò)人工反饋和自動(dòng)過(guò)濾規(guī)則，確保了數(shù)據(jù)集的高質(zhì)量。在VQA和Image Captioning等測(cè)試中，基于OmniCorpus預(yù)訓(xùn)練的模型表現(xiàn)出色，對(duì)訓(xùn)練多模態(tài)大模型有重要幫助。
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