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谢榛-行业多模态大模型训推加速落地思考.pdf

上传人: le****ng 编号:186892 2024-12-17 27页 7.53MB

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本文主要探讨了行业多模态大模型的训练与推广加速问题。多模态大模型能在一个架构下处理多种数据类型,具有强泛化能力和鲁棒性。文章提出,为提高模型训练和推理效率,可采用指令指导的视觉Token剪枝技术,该技术能选择性地剔除冗余的视觉信息,在保证精度的前提下,显著降低计算复杂度。实验结果显示,该技术在多个基准测试中,视觉Token数量减少了88.9%,计算复杂度降低了超过46%,模型效果基本无损时,IVTP方法计算复杂度下降39.6%,比同等指标下现有方法下降31.4%。未来,多模态大模型的发展将关注高效视觉表征、理解与生成结合、数据构建生成方法等方面。
"多模态大模型如何改变行业现状?" "如何通过高效训练技术提升多模态大模型性能?" "多模态大模型在智慧城市建设中的应用前景如何?"
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