2B多模态新SOTA!华科、华南理工发布Mini-Monkey,专治「切分增大分辨率」后遗症
2B多模态新SOTA!华科、华南理工发布Mini-Monkey,专治「切分增大分辨率」后遗症Mini-Monkey 是一个轻量级的多模态大型语言模型,通过采用多尺度自适应切分策略(MSAC)和尺度压缩机制(SCM),有效缓解了传统图像切分策略带来的锯齿效应,提升了模型在高分辨率图像处理和文档理解任务的性能。它在多项基准测试中取得了领先的成绩,证明了其在多模态理解和文档智能领域的潜力。
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Mini-Monkey 是一个轻量级的多模态大型语言模型,通过采用多尺度自适应切分策略(MSAC)和尺度压缩机制(SCM),有效缓解了传统图像切分策略带来的锯齿效应,提升了模型在高分辨率图像处理和文档理解任务的性能。它在多项基准测试中取得了领先的成绩,证明了其在多模态理解和文档智能领域的潜力。
跨GPU的注意力并行,最高提速8倍,支持512万序列长度推理。
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2017 年,谷歌在论文《Attention is all you need》中提出了 Transformer,成为了深度学习领域的重大突破。该论文的引用数已经将近 13 万,后来的 GPT 家族所有模型也都是基于 Transformer 架构,可见其影响之广。 作为一种神经网络架构,Transformer 在从文本到视觉的多样任务中广受欢迎,尤其是在当前火热的 AI 聊天机器人领域。
2024年,投资市场的钱都流向了哪里?
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