
北大团队提出LIFT:将长上下文知识注入模型参数,提升大模型长文本能力
北大团队提出LIFT:将长上下文知识注入模型参数,提升大模型长文本能力长文本任务是当下大模型研究的重点之一。在实际场景和应用中,普遍存在大量长序列(文本、语音、视频等),有些甚至长达百万级 tokens。
长文本任务是当下大模型研究的重点之一。在实际场景和应用中,普遍存在大量长序列(文本、语音、视频等),有些甚至长达百万级 tokens。
大语言模型长序列文本生成效率新突破——生成10万Token的文本,传统自回归模型需要近5个小时,现在仅需90分钟!
为了构建鲁棒的 3D 机器人操纵大模型,Lift3D 系统性地增强 2D 大规模预训练模型的隐式和显式 3D 机器人表示,并对点云数据直接编码进行 3D 模仿学习。Lift3D 在多个仿真环境和真实场景中实现了 SOTA 的操纵效果,并验证了该方法的泛化性和可扩展性。
SFT、RLHF 和 DPO 都是先估计 LLMs 本身的偏好,再与人类的偏好进行对齐
YC昨天投的那家公司,VectorShift,是一家AI应用自动化构建平台。他们利用人工智能来搜索知识库、生成文档并部署聊天机器人和助手,以帮助任何组织构建企业级AI应用程序。
22倍加速还不够,再来提升46%,而且方法直接开源!这就是开源社区改进MIT爆火项目StreamingLLM的最新成果。
大模型推理再次跃升一个新台阶!最近,全新开源的国产SwiftInfer方案,不仅能让LLM处理无限流式输入,而且还将推理性能提升了46%。
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