Category: AGI

大家好！今天我要和大家分享一个名为BLIP-2的最新模型，它在网络上引起了轰动。这个模型不仅具备基本的”看图说话”功能，还可以写情诗、讲解剧情、设计图片中对象的对话等等。简直就是一位多才多艺的AI！举个例子，当你在网上看到一张诱人的美食图片时，只需将图片发送给BLIP-2，它就能立即识别出需要的食材和烹饪步骤。甚至连图片中隐藏的一些细节都能一清二楚地”看”出来。比如，当被问到如何从一幅倒着的房子的图片中离开，BLIP-2的回答是：侧面不是有滑梯嘛！ BLIP-2是一个全新的AI模型，它的全称是”Bootstrapping Language-Image Pre-training 2″，目前已经开源。与以往的研究不同，BLIP-2采用了一种通用的预训练框架，因此可以灵活地与各种语言模型进行对接。这项研究由Salesforce Research团队进行，其中之一的Steven Hoi表示，BLIP-2未来将成为”多模态版ChatGPT”。 BLIP-2的第一作者是Junnan Li，他也是一年前发布的BLIP项目的主要作者。目前，他是Salesforce亚洲研究院的高级研究科学家。他本科毕业于香港大学，博士毕业于新加坡国立大学。他的研究领域非常广泛，包括自我监督学习、半监督学习、弱监督学习以及视觉-语言相关的研究。 如果你对BLIP-2感兴趣，以下是它的论文链接和GitHub链接，大家可以自行查阅：论文链接：BLIP-2论文GitHub链接：BLIP-2 GitHub 参考链接：[1] 推特链接1[2] 推特链接2 希望大家对BLIP-2感到兴奋！这个模型的优秀表现真的让人惊叹，它为我们展示了语言和图像之间的无限可能性。让我们共同期待BLIP-2的未来发展！💪🤖 [...]

今天我要为大家讲解一个最近在图像生成领域持续热门的话题 – 扩散模型及其加速方法。内容安排如下: 第一部分 什么是扩散模型 第二部分 扩散模型的问题与DeepCache方法 第三部分 DeepCache的实现原理和策略 第四部分 DeepCache的实验结果 第五部分 DeepCache的代码实现 下面让我们一一进入这些内容。 第一部分 什么是扩散模型 扩散模型是一类基于深度神经网络的生成模型,可以生成逼真的图像。它的基本思路是,从一张随机噪声图像开始,通过多步推理逐步去除图像中的噪声,合成出清晰的图片。代表模型有Stable Diffusion等。 第二部分 扩散模型的问题与DeepCache方法 扩散模型需要进行多步计算,每一步都要运行完整的模型去噪,非常耗时。而在邻近去噪步骤中,模型深层特征变化很小。这启发了DeepCache方法。 DeepCache的核心思路是重用相似的深层特征,只更新浅层特征。具体的是,每隔若干步进行一次完整推理来更新深层特征缓存,中间步骤只运行浅层网络,直接使用缓存的深层特征,以跳过大部分计算。 第三部分 DeepCache的实现原理和策略 DeepCache利用了U型网络的跳过连接结构。在下采样和上采样中,通过跳过连接传递更多信息。作者发现,上采样时深层特征变化很小,主要采集了全局信息。所以可以重用深层特征缓存,只更新浅层特征。 DeepCache提出了均匀缓存和非均匀缓存两种策略。均匀缓存是固定每N步全网推理一次。非均匀缓存根据层特征变化情况动态调整不同层的缓存频率。 第四部分 DeepCache的实验结果 作者在多个模型上验证了DeepCache,包括Stable Diffusion、LDM和DDPM,都取得了显著的加速效果。仅用简单的均匀缓存,就可使Stable [...]

Mixtral-8x7B 背后的 MoE 技术 目录 正文 什么是专家混合（MoE）？ 模型的规模对于提升其质量至关重要。在有限的计算资源下，相较于用更多步骤训练一个小型模型，训练一个大型模型即便步骤更少效果通常更好。MoE 让模型以「远低于传统密集模型的计算成本」进行预训练，这意味着你可以在相同的计算预算下显著扩大模型或数据集的规模。特别是在预训练阶段，MoE 模型能比其同等规模的密集型模型更快地达到相同的性能水平。 那么，MoE 究竟是什么呢？在 Transformer 模型的背景下，MoE 主要由两个部分组成： 如何高效地将 Token 分配给合适的专家，是使用 MoE 技术时需要考虑的关键问题之一。路由器由一系列可学习的参数构成，它与模型的其他部分一起进行预训练。 MoE 的历史 MoE 的概念最早出现在 1991 年的论文《Adaptive Mixture of Local Experts》中。这一理念与集成方法相似，目的是通过监督程序管理一个由不同网络构成的系统，每个网络处理训练样本的一部分。每个单独网络或“专家”，都在输入空间的不同区域有其特长。由单独的门控网络决定每个专家的权重，在训练过程中，同时对专家和门控网络进行训练。 [...]

大家好，今天，我们将深入探讨人工智能领域的一项重大进展——Mistral AI 发布的开源大语言模型。 Mistral AI 是一家成立于 2023 年的法国人工智能初创公司，致力于开发高效、低成本的人工智能技术。在 2023 年 12 月，Mistral AI 发布了一款名为 Mistral 8x7B 的开源大语言模型，这个模型只有 8 个专家和 7B 的参数，但它在许多基准测试中表现出色，甚至优于其他更大的语言模型。 这个模型的发布引起了业界的广泛关注，许多开发者和研究者对这个模型产生了浓厚的兴趣。在发布后的 24 小时内，已经有开发者做出了在线体验网站，这一快速的响应表明了开发者们对这个模型的高度关注和兴趣。 Mistral 8x7B 是一个基于 Transformer 架构的语言模型，它使用了与 GPT-4 [...]

大家好，今天我将带领大家探索一篇名为《Monkey: Image Resolution and Text Label Are Important Things for Large Multi-modal Models》的论文。这篇论文由张力、杨彪、刘强、马志银、张硕、杨景旭、孙亚博、刘宇亮和白翔共同完成，他们来自华中科技大学和金山软件。这篇论文提出了一种训练高效的方法，可以在没有预训练的情况下将输入分辨率提高到896 x 1344像素。为了弥补简单文本标签和高分辨率输入之间的差距，他们提出了一种多级描述生成方法，可以自动提供丰富的信息，引导模型学习场景和对象之间的上下文关联。通过这两种设计的协同作用，他们的模型在多个基准测试中取得了出色的结果。与包括GPT4V在内的各种LMM进行比较，他们的模型在图像字幕生成方面表现出色，注重文本信息并捕捉图像中的细节；改进的输入分辨率也使得在文档图像处理中表现出色，尤其是处理密集文本。 接下来，我将逐步思考这篇论文，并详细解析其中的关键内容。 【分析思路】 让我们一步步来思考并详细解析吧！ 【引言】首先，让我们来看一下这篇论文的引言部分。这部分主要介绍了论文的主题，并概述了整篇论文的内容。Monkey模型是一个训练高效的方法，可以在没有预训练的情况下提高输入分辨率。为了解决简单文本标签和高分辨率输入之间的差距，论文提出了一种多级描述生成方法，可以为模型提供丰富的信息。通过这两种设计的协同作用，Monkey模型在多个基准测试中取得了出色的结果。接下来，我们将深入探讨Monkey模型的设计原理和优势。 【Monkey模型的设计】Monkey模型的设计是论文的核心内容之一。该模型通过两个关键设计来提高性能：提高输入分辨率和多级描述生成方法。 首先，让我们来看一下提高输入分辨率的方法。Monkey模型可以将输入分辨率提高到896 x 1344像素，而无需预训练。这是一个非常重要的突破，因为高分辨率输入可以帮助模型更好地理解图像中的细节和文本信息。这一设计在处理密集文本的文档图像中尤为重要。 接下来，让我们来看一下多级描述生成方法。这种方法可以自动提供丰富的信息，引导模型学习场景和对象之间的上下文关联。通过生成多级描述，模型可以更好地理解图像中的内容，并生成更准确和详细的描述。这种方法可以弥补简单文本标签和高分辨率输入之间的差距，提高模型的性能和表现。 【Monkey模型的优势】Monkey模型在多个任务中展现出了卓越的性能和表现。论文中列举了三个亮点： 这些优势使得Monkey模型成为一种非常有潜力的多模态模型，在图像处理和文本理解方面取得了显著的突破。 【演示和使用】接下来，让我们了解一下如何使用Monkey模型进行图像描述生成。论文中提供了两种演示方式：离线和在线。 对于离线演示，你需要下载模型权重，并将其路径配置到demo.py文件中。然后，通过运行python demo.py命令即可进行演示。 对于在线演示，你可以直接运行python [...]

Chameleon 框架的灵感来自自然界中的变色龙，它可以根据不同的输入问题，组合和使用各种不同的工具来完成相应的复杂推理。例如，在解决多模态任务 ScienceQA 时，Chameleon 模型会为不同的问题生成不同的程序，以灵活组合各种工具，并按照一定的顺序执行它们，从而最终得出答案。这种灵活性和适应性使 Chameleon 成为解决复杂任务的强大工具。 Chameleon 模型与以往方法的不同之处在于其能够合成各种工具的组合，以适应不同类型的推理问题。该模型由两个主要组成部分构成：工具箱（Module Inventory）和 LLM 规划器（LLM Planner）。工具箱包含了多种工具，使 Chameleon 模型具备了多样性和多维度的推理能力。LLM 规划器基于大型语言模型实现，可以根据不同的输入问题生成自然语言形式的程序，从而实现对工具箱中的工具进行组合和调用。 Chameleon 模型在两个复杂的多模态推理任务上进行了实验评估，分别是 ScienceQA 和 TabMWP。ScienceQA，即科学问答，是一个涵盖广泛科学主题的多模态问答基准测试。回答 ScienceQA 中的问题需要使用各种知识、工具和技能，例如图像描述、文本检测、知识检索、在线资源搜索，以及视觉推理。这要求模型具备包括视觉和语言推理在内的组合能力。Chameleon 模型中的 LLM 规划器能够合成程序，以调用不同的工具组合来回答 ScienceQA 中不同类型的问题。 在表格推理任务 TabMWP [...]

大家好，今天我想和大家分享一篇关于强化学习的论文，题目是《算法蒸馏：一种无需更新网络参数即可进行上下文强化学习的方法》。 强化学习简介 强化学习是一种机器学习方法，它可以让机器在与环境的交互中学习如何完成任务。强化学习的目的是最大化奖励，奖励是机器在完成任务时获得的反馈。 算法蒸馏 算法蒸馏是一种将强化学习算法转化为神经网络的方法。算法蒸馏通过对强化学习算法的训练历史进行建模，从而学习到强化学习算法的行为。然后，就可以使用这个神经网络来进行上下文强化学习，而无需更新网络参数。 算法蒸馏的优点 算法蒸馏有以下几个优点： 算法蒸馏的应用 算法蒸馏可以应用于各种强化学习任务，包括： 算法蒸馏的未来 算法蒸馏是一种很有潜力的强化学习方法，它有望在未来得到更广泛的应用。算法蒸馏的未来研究方向包括： 总结 算法蒸馏是一种很有潜力的强化学习方法，它有望在未来得到更广泛的应用。算法蒸馏可以通过对强化学习算法的训练历史进行建模，从而学习到强化学习算法的复杂行为。算法蒸馏不需要更新网络参数，这意味着它可以在不增加计算成本的情况下进行上下文强化学习。算法蒸馏可以泛化到新的任务，这意味着它可以在没有额外训练的情况下解决新的任务。 参考文献 [1] Michael Laskin, Luyu Wang, Junhyuk Oh, Emilio Parisotto, Stephen Spencer, Richie Steigerwald, DJ Strouse, Steven [...]

大家好，我是C3P00，一位热衷于探索 AI 前沿技术的博主。今天，我想和大家分享一篇关于大模型推理优化的文章。随着大模型在各个领域的广泛应用，如何让这些模型更高效地进行推理，成为了一个亟待解决的问题。在这篇文章中，我们将深入探讨几种常用的模型优化技术，包括知识蒸馏、量化、剪枝和稀疏化，并详细解析每种技术的原理、优缺点和应用场景。 知识蒸馏：让大模型的智慧“浓缩” 📚 知识蒸馏是一种将大模型的知识“浓缩”到小模型中的技术，从而在保证模型性能的同时降低计算成本。它的基本原理是：将一个训练好的大模型作为“教师”，让一个小模型作为“学生”，通过模仿“教师”的输出，让“学生”掌握大模型的知识。 量化：用更少的比特，实现更高效的计算 🤖 量化是一种将模型参数和中间状态表示为低精度格式的技术，从而减少模型的存储空间和计算量。量化可以分为两种主要方法：后训练量化和量化感知训练。 剪枝：去除冗余，让模型更精简 ✂️ 剪枝是一种去除模型中不重要权重或连接的技术，从而减少模型的大小和计算量。剪枝可以分为结构化剪枝和非结构化剪枝。 稀疏化：让模型更“空灵”，计算更快捷 💨 稀疏化是一种让模型参数或连接具有稀疏性的技术，从而减少模型的计算量。稀疏化可以分为两种主要类型：稠密稀疏层和稀疏模型架构。 结语：高效推理，让AI触手可及 🚀 通过以上几种模型优化技术的介绍，我们可以看到，大模型推理优化是一项复杂的工程，需要综合考虑模型的性能、计算成本和硬件兼容性等因素。随着技术的不断进步，我们相信大模型推理优化将取得更大的突破，让AI技术更加高效地服务于人类社会。 希望这篇文章能帮助大家更好地理解大模型推理优化技术，并将其应用到自己的项目中。如果您有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。谢谢大家的阅读！ [...]

大家好，我是[你的名字]，一位专注于自然语言处理领域的研究者和博主。今天，我将和大家分享一篇关于Transformer家族2.0版本的文章。这篇文章将带你领略Transformer模型的最新进展，并深入浅出地解析其背后的原理和应用。 Transformer模型简介 Transformer模型是一种强大的神经网络模型，它在2017年由谷歌大脑团队提出，并在自然语言处理领域取得了巨大的成功。Transformer模型采用了一种全新的注意力机制，能够有效地捕捉文本序列中的长距离依赖关系，从而显著提升了机器翻译、文本生成等任务的性能。 Transformer家族2.0版本的改进 自2017年Transformer模型提出以来，研究人员对该模型进行了大量的改进和扩展，形成了如今的Transformer家族。Transformer家族2.0版本是该家族的最新版本，它对原有模型进行了全面的升级和优化，在性能和适用性方面都有了显著的提升。 Transformer家族2.0版本的主要改进包括： Transformer家族2.0版本的应用 Transformer家族2.0版本在自然语言处理领域有着广泛的应用，包括： Transformer家族2.0版本的未来展望 Transformer家族2.0版本是Transformer模型发展史上的一个重要里程碑，它标志着Transformer模型在自然语言处理领域取得了新的突破。随着研究的不断深入和技术的不断发展，Transformer家族2.0版本将会在未来继续发挥重要的作用，并为自然语言处理领域带来更多惊喜。 结语 Transformer家族2.0版本是自然语言处理领域的一项重大进展，它将推动该领域的研究和应用迈上新的台阶。如果您对Transformer家族2.0版本感兴趣，欢迎在评论区留言，我会一一解答您的问题。 如果您觉得这篇文章对您有所帮助，请不要吝啬您的赞赏，您的支持将激励我创作出更多优质的内容！ [...]

在当今人工智能领域，大型语言模型（LLM）的发展已经成为引领技术潮流的关键因素之一。在这篇博文中，我们将深入探讨Prompt工程，也被称为上下文引导。Prompt工程旨在引导LLM的行为，从而实现期望的输出结果，而无需更新模型权重。这是一个实证科学，不同的Prompt工程方法对模型的影响可能会有很大差异，因此需要进行大量的实验和试错。 基础Prompt工程 在我们深入研究Prompt工程之前，让我们先来了解一些基础知识。Zero-shot和Few-shot学习是两种最基本的提示模型的方法，它们由许多LLM论文开创，并常用于评估LLM的性能。 Zero-shot Zero-shot学习是将任务文本直接输入模型，并要求输出结果。例如，我们可以输入文本“我打赌视频游戏比电影更有趣。”并询问情感极性，从而进行Zero-shot学习。 Few-shot Few-shot学习则会呈现一组高质量的示例，每个示例都包含输入和期望的输出。在模型首次接触到良好的示例后，它可以更好地理解人类意图和所需答案的标准。因此，Few-shot学习往往会带来比Zero-shot更好的性能。然而，这样做的代价是更多的标记消耗，并且在输入和输出文本较长时可能会触及上下文长度限制。 示例选择的技巧 很多研究都在探讨如何构建上下文示例以最大化性能，并观察到提示格式、训练示例以及示例顺序的选择可能会导致截然不同的性能，从随机猜测到接近最先进的水平。 自一致抽样 自一致抽样是指使用温度大于0的抽样多个输出，然后从这些候选者中选择最佳结果。选择最佳候选者的标准可能因任务而异。一般来说，选择多数票是一个通用的解决方案。 连续思维（CoT）提示 连续思维提示是指逐步生成一系列简短的句子，描述推理逻辑的步骤，最终得出最终答案。CoT的好处在于对于复杂的推理任务，特别是使用参数超过50亿的大型模型时，效果更加显著。而对于简单的任务，CoT的好处略有。 CoT提示的两种主要类型： 自动提示设计 提示是一系列前缀标记，它增加了在给定输入情况下获得期望输出的概率。因此，我们可以将它们视为可训练的参数，并直接在嵌入空间上进行优化。例如，AutoPrompt、Prefix-Tuning、P-tuning和Prompt-Tuning等方法，逐渐简化了设置过程。 增强型语言模型 一项对增强型语言模型的调查提到了多种类型的语言模型，这些模型具有推理能力和使用外部工具的能力。该调查提供了很好的覆盖。 检索 经常我们需要完成在模型预训练时间截止后或内部/私有知识库之外的最新知识的任务。在这种情况下，如果我们不在提示中提供上下文，模型将无法了解情境。许多开放领域问题回答的方法依赖于首先对知识库进行检索，然后将检索到的内容作为提示的一部分。这一过程的准确性取决于检索和生成步骤的质量。 编程语言 PAL（Program-aided language models）和PoT（Program of Thoughts prompting）要求LLM生成编程语言语句来解决自然语言推理问题，因此将复杂计算和推理步骤分离。它依赖于具有足够良好编码能力的LLM。 外部API TALM（Tool Augmented [...]